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资源目录
2 Y' ]4 o. G' o+ @3 P5 D( R├──1 数据科学概述.mp4 23.77M
7 f4 u8 f% @8 A$ R% L8 _2 H├──10 数据科学家的角色及功能.mp4 48.69M8 s2 U2 J, m9 n* _; O; `( N$ v
├──11 数据科学家的能力范畴.mp4 11.80M1 t& d2 I1 a$ d: @2 ?6 k0 Y
├──12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4 53.84M
2 {. x1 ] s3 r8 J: N! K. c/ W' I├──13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（上）.mp4 49.35M2 }+ A/ F0 R9 k% T6 S
├──14 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（下）.mp4 65.67M4 _7 t( l: i; u. a: V7 i
├──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
* m0 g( I1 U L3 Q2 d( [( E├──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
8 q' L( |" g* z& c3 v7 g" L* z9 X├──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
! w- \* h4 J' D k# c├──18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4 38.80M
. n% o4 I1 h" r, t├──19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4 45.45M& H4 S6 | p! {8 v
├──2 数据科学的应用场景.mp4 29.33M v- I3 _; X; v/ J5 L" s/ n0 a& B
├──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
8 D6 j! B r+ h" l/ T3 N- Z. J├──21 金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp4 25.51M0 g8 \) u4 s( m3 \9 g& }6 S' ~$ _
├──22 基于客户生命周期的数据分析代码案例（上）.mp4 35.61M
/ z0 h: o7 b) s" t4 F" T4 D: ?├──23 基于客户生命周期的数据分析代码案例（下）.mp4 63.73M) E( L; R9 K$ X, ~( a, n9 R8 a( `
├──24 案例：实战个人贷款违约预测模型（一）.mp4 44.76M
( X. Z, V& T6 w+ R3 y7 Z2 ?├──25 案例：实战个人贷款违约预测模型（二）.mp4 37.32M
+ q0 q2 }+ u& l├──26 案例：实战个人贷款违约预测模型（三）.mp4 39.89M
- m; L' q9 `0 j) D├──27 案例：实战个人贷款违约预测模型（四）.mp4 25.32M
' X8 ~( ?# h; S: g2 _├──28 案例：实战个人贷款违约预测模型（五）.mp4 46.62M
' g4 P C5 E' U├──29 案例：实战个人贷款违约预测模型（六）.mp4 73.59M
6 x" h3 `7 r; N├──3 数据科学与客户智能.mp4 28.68M* d+ z# W# `3 {; l4 U
├──30 案例：实战个人贷款违约预测模型（七）.mp4 71.06M
: Z; d" G/ Z6 S* R3 {- g5 n( Y+ x├──31 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （上）.mp4 20.89M8 B$ ]- G% l. f9 Q2 t/ T! S O/ @
├──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
' y6 {0 Q1 Z" W├──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# _- d/ J) V; w
├──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 21.02M5 J3 p- l0 z8 ?6 O
├──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" U0 _5 a' B$ w! T; ?* C) ?
├──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
4 n" g' n$ v' `* u% t& Y$ f7 D├──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 37.13M5 {& v2 f' f# I. p
├──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; B% U) k6 r8 Y/ j: x. G4 F. S& D3 Y
├──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
8 N8 P9 j3 y% z' A- S# f; Z├──4 数据科学基本概念.mp4 45.59M# H7 C, M2 z/ q8 p5 W
├──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 37.86M2 l3 S' z# X G: P
├──5 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（一）.mp4 32.69M
# K9 A5 Y' {* {. I8 H' Q# B) s, L├──6 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（二）.mp4 37.72M
3 o7 `8 N6 g+ V├──7 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（三）.mp4 47.29M" J) q+ }+ Z6 f7 |0 w$ w/ ?& z
├──8 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（四）.mp4 67.79M
6 R% J8 |; C. P; d, F├──9 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（五）.mp4 60.46M9 l" }- t- x; F
└──课程配套资料.rar 0.14kb) d# l/ ?: T' u5 _
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发表于 2024-2-15 13:21:01
