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[大数据云计算数据分析] 【0158】天善智能--Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)

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【0158】天善智能--Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)
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【课程目录】
├──章节01: 第一讲: 数据科学家的武器库
|   ├──1. 数据科学的概念.mp4  113.69M
|   ├──2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4  127.61M
|   ├──3. 数据科学的统计基础.mp4  195.82M
|   ├──4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4  145.39M
|   ├──5. 各类算法的适用场景讲解.mp4  185.72M
|   └──6. 面向应用的分类模型评估.mp4  131.65M
├──章节02: 第二讲:Python基础
|   ├──10. Python原生态数据结构(下).mp4  19.30M
|   ├──11. Python控制流.mp4  27.27M
|   ├──12. Python函数.mp4  14.51M
|   ├──13. Python模块的使用.mp4  11.35M
|   ├──7. Python介绍.mp4  13.18M
|   ├──8. Python基础数据类型和表达式.mp4  52.64M
|   └──9. Python原生态数据结构(上).mp4  26.99M
├──章节03: 第三讲:信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
|   ├──14. 描述性统计与探索型数据分析(上).mp4  56.85M
|   ├──15. 描述性统计与探索型数据分析(下).mp4  55.93M
|   ├──16. 描述性方法大全与Python绘图(上).mp4  98.51M
|   ├──17. 描述性方法大全与Python绘图(下).mp4  53.82M
|   ├──18. 统计制图原理.mp4  20.50M
|   ├──19. 数据库基础.mp4  9.51M
|   ├──20. 数据整合和数据清洗.mp4  97.29M
|   ├──21. 数据整理.mp4  24.03M
|   ├──22. 课后答疑.mp4  32.39M
|   ├──23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4  31.62M
|   └──24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4  32.87M
├──章节04: 第四讲:二手房价格分析报告
|   ├──25. 两变量关系检验方法综述.mp4  32.99M
|   ├──26. 参数估计简介及概念介绍(上).mp4  42.96M
|   ├──27. 参数估计简介及概念介绍(下).mp4  18.38M
|   ├──28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4  29.58M
|   ├──29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4  13.48M
|   ├──30. 两样本T检验.mp4  45.02M
|   ├──31. 方差分析.mp4  23.32M
|   ├──32. 相关分析.mp4  16.10M
|   ├──33. 相关知识点答疑.mp4  16.47M
|   ├──34. 简单线性回归(上).mp4  44.31M
|   ├──35. 简单线性回归(下).mp4  11.66M
|   ├──36. 多元线性回归.mp4  33.74M
|   ├──37. 课后作业与课程答疑.mp4  23.56M
|   ├──38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4  3.85M
|   ├──39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4  28.43M
|   ├──40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4  23.37M
|   ├──41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4  21.52M
|   ├──42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4  30.71M
|   ├──43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4  30.16M
|   └──44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4  21.99M
├──章节05: 第五讲:汽车贷款信用评分卡制作
|   ├──45. 课程答疑1.mp4  6.09M
|   ├──46. 线性回归检验(上).mp4  68.96M
|   ├──47. 线性回归检验(中).mp4  98.43M
|   ├──48. 线性回归检验(下).mp4  83.15M
|   ├──49. 逻辑回归基础(上).mp4  74.23M
|   ├──50. 逻辑回归基础(下).mp4  124.77M
|   ├──51. 课程答疑2.mp4  124.77M
|   ├──52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4  6.21M
|   ├──53. 作业讲解2矩估计1.mp4  24.34M
|   ├──54. 作业讲解3矩估计2.mp4  16.78M
|   ├──55. 作业讲解4极大似然估计.mp4  23.63M
|   ├──56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4  24.62M
|   ├──57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4  15.47M
|   ├──58. 作业讲解7模型调优.mp4  41.15M
|   ├──59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4  46.93M
|   └──60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4  22.65M
├──章节06: 第六讲:电信客户流失预警
|   ├──61. 课前答疑.mp4  4.89M
|   ├──62. 决策树建模思路(上).mp4  19.98M
|   ├──63. 决策树建模思路(下).mp4  60.22M
|   ├──64. 决策树建模基本原理.mp4  7.12M
|   ├──65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4  45.75M
|   ├──66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4  12.05M
|   ├──67. CART决策树建模原理.mp4  4.77M
|   ├──68. 模型修剪-以CART为例.mp4  8.93M
|   ├──69. 案例讲解1.mp4  55.86M
|   ├──70. 神经网络基本概念.mp4  9.77M
|   ├──71. 人工神经网络结构.mp4  5.65M
|   ├──72. 感知器.mp4  35.28M
|   ├──73. 案例讲解2.mp4  25.30M
|   ├──74. BP神经网络.mp4  31.24M
|   └──75. 课后答疑.mp4  20.77M
├──章节07: 第七讲:个人银行反欺诈模型
|   ├──76. 不平衡分类概述.mp4  75.74M
|   ├──77. 欠采样.mp4  5.90M
|   ├──78. 过采样.mp4  8.05M
|   ├──79. 综合采样.mp4  6.00M
|   ├──80. 案例讲解.mp4  35.92M
|   ├──81. 集成学习概述.mp4  66.97M
|   ├──82. 随机森林.mp4  55.39M
|   ├──83. Adaboost算法.mp4  30.15M
|   └──84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4  38.44M
├──章节08: 第八讲:慈善机构精准营销案例
|   ├──085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4  21.74M
|   ├──086. 主成分分析理论基础1.mp4  21.01M
|   ├──087. 主成分分析理论基础2.mp4  39.55M
|   ├──088. 主成分分析理论基础3.mp4  21.18M
|   ├──089. 主成分分析案例1.mp4  42.31M
|   ├──090. 主成分分析案例2.mp4  21.59M
|   ├──091. 因子分析1.mp4  46.66M
|   ├──092. 因子分析2.mp4  9.59M
|   ├──093. 稀疏主成分分析.mp4  14.37M
|   ├──094. 变量聚类原理.mp4  15.08M
|   ├──095. 变量聚类操作.mp4  23.58M
|   ├──096. 答疑1.mp4  16.59M
|   ├──097. 案例2:精准营销的两阶段预测模型1.mp4  50.57M
|   ├──098. 案例2:精准营销的两阶段预测模型2.mp4  50.66M
|   ├──099. 案例2:精准营销的两阶段预测模型3.mp4  43.09M
|   ├──100. 案例2:精准营销的两阶段预测模型4.mp4  58.77M
|   └──101. 答疑2.mp4  10.12M
├──章节09: 第九讲:银行客户渠道使用偏好的客户洞察
|   ├──102. 凸优化基本概念.mp4  28.57M
|   ├──103. 凸集的概念.mp4  7.80M
|   ├──104. 凸函数.mp4  13.97M
|   ├──105. 无约束凸优化计算.mp4  18.77M
|   ├──106. 有约束凸优化计算.mp4  44.08M
|   ├──107. 朴素贝叶斯分类器.mp4  33.94M
|   ├──108. 支持向量机引论.mp4  15.64M
|   ├──109. 线性可分的支持向量机.mp4  43.50M
|   ├──110. 线性不可分的支持向量机.mp4  15.59M
|   ├──111. 支持向量机使用案例.mp4  14.60M
|   ├──112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4  35.57M
|   ├──113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4  32.78M
|   ├──114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4  36.37M
|   ├──115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4  33.02M
|   ├──116. 客户画像与标签体系.mp4  25.49M
|   ├──117. 客户细分.mp4  27.97M
|   ├──118. 聚类的基本逻辑.mp4  9.99M
|   ├──119. 系统聚类(上).mp4  51.52M
|   ├──120. 系统聚类(下).mp4  38.44M
|   ├──121. K-means聚类.mp4  51.01M
|   ├──122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4  24.24M
|   └──123. 课后答疑.mp4  17.82M
├──章节10: 第十讲:推荐系统设计与银行产品推荐
|   ├──124. 智能推荐(上).mp4  39.67M
|   ├──125. 智能推荐(下).mp4  82.30M
|   ├──126. 购物篮分析与运用.mp4  19.52M
|   ├──127. 关联规则(上).mp4  31.76M
|   ├──128. 关联规则(中).mp4  48.46M
|   ├──129. 关联规则(下).mp4  15.00M
|   ├──130. 序贯模型.mp4  20.00M
|   ├──131. 相关性在推荐中的运用.mp4  27.19M
|   └──132. 答疑.mp4  53.45M
├──Python数据科学-配套课件及作业链接.docx  12.67kb
├──本教程由猴哥教程网提供:www.hougejiaocheng.com


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zhuduotao | 10-11 11:14:06 | 显示全部楼层
我就看一看
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xx0746 | 2-22 10:51:36 | 显示全部楼层
商业智能...........................
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