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资源目录
* w6 J6 h% U2 B! }! b' E├──1 数据科学概述.mp4 23.77M
C7 M" \# O: O- U3 v6 Z├──10 数据科学家的角色及功能.mp4 48.69M
+ x' [/ O8 Y( |8 I├──11 数据科学家的能力范畴.mp4 11.80M
^% j8 S9 T2 O├──12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4 53.84M7 r) A1 ^( ?3 E% Q& u2 d9 K
├──13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（上）.mp4 49.35M* r9 B* G- f, u: s
├──14 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（下）.mp4 65.67M
8 _, q3 R! \* o v├──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
: V# O, w |/ v, I K; x' i9 ^├──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
5 w: o* ?2 d t J0 o3 X- 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 31.83M
T3 O1 ~5 Q9 w- S- s├──18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4 38.80M
- a! A' w+ a3 W├──19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4 45.45M
2 i" w: G" B9 w+ X- g├──2 数据科学的应用场景.mp4 29.33M
4 Y! C% d X- }, i% W& [) _3 n2 {├──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& p. u( f6 F- M5 c' I. \
├──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
% B' A, X* P) e1 W4 k. C& c├──22 基于客户生命周期的数据分析代码案例（上）.mp4 35.61M1 k! @0 X9 B) C: b. U, E& N
├──23 基于客户生命周期的数据分析代码案例（下）.mp4 63.73M
- R" }+ d0 l. |( }├──24 案例：实战个人贷款违约预测模型（一）.mp4 44.76M9 c1 h- l) N. Q1 \: t/ j
├──25 案例：实战个人贷款违约预测模型（二）.mp4 37.32M
7 e- [. \: f* w6 O├──26 案例：实战个人贷款违约预测模型（三）.mp4 39.89M& q: F0 ^4 d) f" i9 Y. w& T( h x
├──27 案例：实战个人贷款违约预测模型（四）.mp4 25.32M
2 X% w5 H w- I, H├──28 案例：实战个人贷款违约预测模型（五）.mp4 46.62M* b* s0 O; Y1 r' x* s
├──29 案例：实战个人贷款违约预测模型（六）.mp4 73.59M$ \( R/ R# i' n$ l% w$ {2 t+ \
├──3 数据科学与客户智能.mp4 28.68M
9 B% q% [! }& H├──30 案例：实战个人贷款违约预测模型（七）.mp4 71.06M7 z9 |- H2 o+ U& T2 { r% {* K
├──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. Y; u( Y% n" g& P
├──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: K! ^1 i# q- b5 i' g! ~
├──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
1 D) V9 } r/ L: s* W: u├──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$ v7 K" o/ Y4 A) R
├──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
( }9 X0 e* V9 A0 {9 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
5 h2 k# Z/ u" u$ n" i' T├──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
: M3 z P. g; Q+ J3 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
/ L( D1 R8 v5 @# D: _1 C% t) r├──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* ^6 Y B6 \( {0 Z) P
├──4 数据科学基本概念.mp4 45.59M
4 b2 i! s& V) k+ Y* ~6 h' y7 g. m# a├──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
- l, ?$ I$ o' T# W7 w├──5 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（一）.mp4 32.69M) O6 Q* r. `% m& u- F
├──6 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（二）.mp4 37.72M% }( C6 Z4 \1 \, |4 O; i
├──7 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（三）.mp4 47.29M
. w; ~8 Q/ L& E├──8 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（四）.mp4 67.79M
8 k" e9 H$ k/ E' D5 _* Y! J& q├──9 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（五）.mp4 60.46M. M5 n* P* N$ w) F$ t5 q5 t
└──课程配套资料.rar 0.14kb
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发表于 2024-2-15 13:21:01
