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资源目录8 V1 [, Q4 X1 l
├──1 数据科学概述.mp4 23.77M
+ f5 Z' k9 I- a6 u: |% `" h4 h├──10 数据科学家的角色及功能.mp4 48.69M( H$ u* G' B- j7 f
├──11 数据科学家的能力范畴.mp4 11.80M
; @+ N+ K. X7 z9 G, y! ?: T1 [├──12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4 53.84M
T4 V# W, q/ S; E/ X h├──13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（上）.mp4 49.35M
4 u2 y/ C* U p% y7 k+ m( r8 p├──14 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（下）.mp4 65.67M! d$ }# E' i, u- R4 F* 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
" j( }1 R" _: [% \├──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
+ M/ W4 x+ z& x# c: j% A├──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
# C0 Z3 n- C. M; n- E├──18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4 38.80M
% U3 J& K, I- p- x! I" ~- p├──19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4 45.45M. S0 ]- h8 ]/ p6 C9 _% g# r
├──2 数据科学的应用场景.mp4 29.33M8 I) X7 | \- Q
├──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; _: A2 ?+ d# s3 W
├──21 金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp4 25.51M9 K1 }/ h) I/ r* |
├──22 基于客户生命周期的数据分析代码案例（上）.mp4 35.61M- A0 W# @5 s! y2 B+ n: j" Q
├──23 基于客户生命周期的数据分析代码案例（下）.mp4 63.73M
0 f6 y! f- n$ w├──24 案例：实战个人贷款违约预测模型（一）.mp4 44.76M
8 @9 q- O$ n, r' t: {, @$ y/ c├──25 案例：实战个人贷款违约预测模型（二）.mp4 37.32M
. p* N! j: w4 ]7 ~7 T├──26 案例：实战个人贷款违约预测模型（三）.mp4 39.89M, l, c5 w J; x
├──27 案例：实战个人贷款违约预测模型（四）.mp4 25.32M
/ G$ u1 T% C B├──28 案例：实战个人贷款违约预测模型（五）.mp4 46.62M1 z" F+ e( w; r/ E, m/ ?
├──29 案例：实战个人贷款违约预测模型（六）.mp4 73.59M
+ r# V, ?9 d, a. S" V├──3 数据科学与客户智能.mp4 28.68M
) c: V1 n- S! q0 W; p3 k├──30 案例：实战个人贷款违约预测模型（七）.mp4 71.06M7 w8 L, m: o- y
├──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- y1 {& ^. v4 r6 ?
├──32 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （下）.mp4 32.48M6 z, u- k8 `5 O( H
├──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
v' m1 x( Y% Z+ u8 @├──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
8 `/ z( n: B: e& `3 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" K7 V) S4 N0 J* y6 e8 Y
├──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
# L0 e! r9 j9 m, f├──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; J& R; \( g4 }
├──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' g6 C1 P$ [* q3 n1 n: z' A, V
├──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
, p9 Y' Z" Q; _2 e+ {" o! G6 C+ Q, \: P├──4 数据科学基本概念.mp4 45.59M
/ \: V/ T3 J* {8 a/ f2 n: A" 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 37.86M3 v1 J S2 K9 j/ q1 W
├──5 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（一）.mp4 32.69M) l5 ?2 p- A% _8 F
├──6 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（二）.mp4 37.72M$ c7 b8 Q r( A; I
├──7 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（三）.mp4 47.29M- U( {% W/ {& m$ A) [1 R+ ~/ K
├──8 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（四）.mp4 67.79M
# R6 S- N5 H+ j5 x: Z. d├──9 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（五）.mp4 60.46M
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发表于 2024-2-15 13:21:01
