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资源目录
) c2 y# U- `5 v+ T* Q4 E6 T. H8 W├──1 数据科学概述.mp4 23.77M" }+ j2 }! F& F8 v/ O
├──10 数据科学家的角色及功能.mp4 48.69M
9 N# c' S& P/ I: Z! e├──11 数据科学家的能力范畴.mp4 11.80M. B: T! m: S# p0 ^
├──12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4 53.84M
% i: `+ x& W/ }# m6 T├──13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（上）.mp4 49.35M
( p: s$ g1 a, W' w├──14 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（下）.mp4 65.67M: R2 @5 X+ G% B7 H& O; w* G
├──15 金融行业客户生命周期价值在企业中的实际应用.mp4 13.08M. L1 x- Y) r) _' K3 \" J
├──16 金融行业客户获取与价值预测在企业中的实际应用.mp4 22.49M, o3 e i2 S( |% w g
├──17 金融行业初始和行为信用评级在企业中的实际应用.mp4 31.83M- `. L. j2 p; G; v3 k, P
├──18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4 38.80M
/ H" F8 [& h4 V! z├──19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4 45.45M8 d& I X; k) E3 Y: P& q' C
├──2 数据科学的应用场景.mp4 29.33M
: K- D, v, {$ j" a& h1 g├──20 金融行业复杂网络反欺诈原理及在企业中的实际应用.mp4 29.75M
7 d2 C. ?7 k$ X% i# X+ Z├──21 金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp4 25.51M
- s8 x+ X. l }( Z( E2 _5 c% k' ]├──22 基于客户生命周期的数据分析代码案例（上）.mp4 35.61M8 E" G3 f# A, I) q6 t# F
├──23 基于客户生命周期的数据分析代码案例（下）.mp4 63.73M5 t" v- p0 ]) y
├──24 案例：实战个人贷款违约预测模型（一）.mp4 44.76M) m& _6 W2 x1 Q* }" q) x
├──25 案例：实战个人贷款违约预测模型（二）.mp4 37.32M
2 I) {( S/ T8 h& L├──26 案例：实战个人贷款违约预测模型（三）.mp4 39.89M
8 [3 M9 g' H7 F0 M, X5 q0 x├──27 案例：实战个人贷款违约预测模型（四）.mp4 25.32M- f6 A* A, c1 T" H6 W4 L
├──28 案例：实战个人贷款违约预测模型（五）.mp4 46.62M
. o" J2 r) F9 B" B2 Q├──29 案例：实战个人贷款违约预测模型（六）.mp4 73.59M9 A5 C0 l2 c" j- m( y1 C% m* r
├──3 数据科学与客户智能.mp4 28.68M: J X+ i1 ~& z: P" G
├──30 案例：实战个人贷款违约预测模型（七）.mp4 71.06M
( F: j. d/ Z- [, @" q- ?/ Q├──31 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （上）.mp4 20.89M
/ A7 t- r' y; a A! W" G7 B├──32 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （下）.mp4 32.48M" Z; i% ]4 M2 H5 B+ j4 q Q1 n
├──33 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 场景、原理与企业应用 .mp4 44.07M
6 D/ {, b; h& o" u- z ]├──34 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则挖掘算法.mp4 21.02M, q# L$ l: d1 m+ k) O6 c$ n
├──35 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 购物车算法分析.mp4 22.13M' F& ~) w- y+ B0 j. m1 a# [0 O
├──36 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建（上）.mp4 40.08M H7 T( N) j6 }, j) e2 F8 j
├──37 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建（下）.mp4 37.13M6 D: B9 L) C) I9 ]3 n, {7 Z) _2 o
├──38 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法代码实现（基于PySpark）.mp4 39.54M f, D9 a' I& u7 X
├──39 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法详解.mp4 29.15M! a1 X# F2 D. |# M2 m! }( u& U
├──4 数据科学基本概念.mp4 45.59M/ v" t" S3 q7 G) w/ i: |3 S) p
├──40 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - Apiri算法原理及代码实现（基于PySpark）.mp4 37.86M4 J" j& N2 v) j6 A" J% {
├──5 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（一）.mp4 32.69M
, p3 `8 x c; K* y9 _0 k# w, v- j j. x├──6 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（二）.mp4 37.72M
! K, w/ q/ d$ O) k3 I9 t5 X& P├──7 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（三）.mp4 47.29M
: R: B1 x: }. o" }5 W# }3 p├──8 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（四）.mp4 67.79M, \- Z$ Z- F" \/ z
├──9 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（五）.mp4 60.46M
/ F R; k0 Z. D8 d+ v└──课程配套资料.rar 0.14kb
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发表于 2024-2-15 13:21:01
