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资源目录; r3 H$ J; \5 ^2 |) `3 l
├──1 数据科学概述.mp4 23.77M
+ Y. `/ X+ }4 z) u) w L├──10 数据科学家的角色及功能.mp4 48.69M
s8 {4 Z2 B; r" V* ]* c├──11 数据科学家的能力范畴.mp4 11.80M
# i# Z8 P$ f+ K. g7 T, k├──12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4 53.84M
2 N6 |* x8 o7 v: M$ x├──13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（上）.mp4 49.35M
$ Y3 L7 |4 B* M" H2 L- U/ @" F2 T3 r├──14 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（下）.mp4 65.67M* M! V) y9 M* J- k7 x4 i/ Y
├──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
" w- L H; o* h- N- ?/ k, f( [├──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
% g; J, z3 g* I6 H5 y) i) [; s: v├──17 金融行业初始和行为信用评级在企业中的实际应用.mp4 31.83M9 [# Q$ t2 ~- S$ ~1 j+ }
├──18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4 38.80M
- z# T; W3 c8 \% n$ O$ ]├──19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4 45.45M
7 a8 Y: A7 e2 v; d├──2 数据科学的应用场景.mp4 29.33M# R3 R. d# V/ a u0 @
├──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 29.75M0 m4 \2 Q, S; }0 U) f2 [" T
├──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
* X4 ^, @* Y& D5 T" @' d% L) B├──22 基于客户生命周期的数据分析代码案例（上）.mp4 35.61M
' X4 J0 q Z( f/ R├──23 基于客户生命周期的数据分析代码案例（下）.mp4 63.73M: ~3 W" x8 w. q& a0 V/ W# n }3 O
├──24 案例：实战个人贷款违约预测模型（一）.mp4 44.76M% ]) |2 G7 i. h+ A7 D8 [5 l
├──25 案例：实战个人贷款违约预测模型（二）.mp4 37.32M3 t, Q! c4 K5 k9 Y/ U- n3 o' J7 \
├──26 案例：实战个人贷款违约预测模型（三）.mp4 39.89M
- [2 B; ? I1 p; e% ^├──27 案例：实战个人贷款违约预测模型（四）.mp4 25.32M
9 L! q6 N# {8 g/ J; G: b! y├──28 案例：实战个人贷款违约预测模型（五）.mp4 46.62M
( H9 @+ K* x$ E" S├──29 案例：实战个人贷款违约预测模型（六）.mp4 73.59M) P W! P# p- Q3 V+ c& y4 N ^
├──3 数据科学与客户智能.mp4 28.68M
5 C3 Y+ I) {9 d1 t! R├──30 案例：实战个人贷款违约预测模型（七）.mp4 71.06M0 Y# G7 s: r% ]0 b E
├──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% `9 I* ]0 [% }/ q6 X$ y$ k+ H
├──32 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （下）.mp4 32.48M0 K0 a. R/ _$ X+ x
├──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
' V9 A: `' m1 o) L5 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 21.02M
9 d# L: s! F! C( Y* `" h├──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
7 f3 ^+ G- M# D5 d2 [├──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 40.08M8 ]% V% e' I- F2 {; I% z$ I) I
├──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 37.13M# z" F9 y* v) x5 |! m# h- H
├──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
& ~- I$ G& H. ^5 Q├──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
9 v* q3 Y" K: Q, @) _├──4 数据科学基本概念.mp4 45.59M
' m* K+ n5 e/ H9 |+ _├──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 37.86M
/ K/ x, [+ r* J. s7 Q7 J" t├──5 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（一）.mp4 32.69M
( e" b, ?' {2 {6 ^3 Z: [├──6 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（二）.mp4 37.72M
0 ]0 `1 S, A1 H4 F9 f' O├──7 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（三）.mp4 47.29M
& [$ A- H; i# ^├──8 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（四）.mp4 67.79M
, j! g% c( r z+ P- ?7 m# q+ N├──9 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（五）.mp4 60.46M
/ M6 G Z( O( }& @+ `. D/ D, Z q Y# x└──课程配套资料.rar 0.14kb" v3 Z: }9 k& U4 [ \# X/ x
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发表于 2024-2-15 13:21:01
