天善学院 Python数据科学-技术详解与商业实践

冰点也疯狂

课程目录：
章节01：第一讲：数据科学家的武器库
, B0 g, k0 e% ~2 w- v8 ?2 R1. 数据科学的概念.mp4
2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
3. 数据科学的统计基础.mp4
4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
  _) l9 O3 B$ _5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
6. 面向应用的分类模型评估.mp4
* {, c) v0 }6 I$ y
# G- ?/ O6 d- _
章节02：第二讲：Python基础
7. Python介绍.mp4
8. Python基础数据类型和表达式.mp4
9. Python原生态数据结构(上).mp4
10. Python原生态数据结构(下).mp4
) P& P2 i% }" C3 F1 D8 M11. Python控制流.mp4
12. Python函数.mp4
- `) U) I7 r& n' _( Q4 t13. Python模块的使用.mp4

' p5 K# j8 E6 m4 d, b8 q9 M
7 W$ f8 W6 x! A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
15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
4 ?- K& K0 Y$ J  V; V8 C16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4
1 @* U3 o7 E9 ?" s5 P7 Q9 |8 E18. 统计制图原理.mp4
' ~9 Z2 a4 w% l. W: D4 k; c* L' k19. 数据库基础.mp4
20. 数据整合和数据清洗.mp4
2 z& I5 Y7 C& H/ Q* }1 T6 M, i21. 数据整理.mp4
22. 课后答疑.mp4
23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
3 I, ?2 @( @, ^# R! P+ p9 X  V24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
3 J/ k4 [7 f% M* I: v9 q5 ?
6 z9 r( ~! h: q
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
26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4
27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
. g4 |  C/ `: R8 n, U2 ^28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4
29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
30. 两样本T检验.mp4
31. 方差分析.mp4
; Q+ U4 w# ^/ L+ T  V. |# H! x  H32. 相关分析.mp4
33. 相关知识点答疑.mp4
( C. ?3 ]: _" c9 s- e34. 简单线性回归(上).mp4
6 }4 ]4 ]* P) \4 F; o35. 简单线性回归(下).mp4
1 K' {  C8 c+ I36. 多元线性回归.mp4
37. 课后作业与课程答疑.mp4
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
: r- r1 g$ q, r2 f! s# |" \5 Y, V39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
( U7 q1 o, Z# v  J40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
6 Q' i0 r0 R# P' x4 w  G42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
& B& c- @2 R8 M  h# L43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
% B2 V7 x" T# q" s9 e- `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


章节05：第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
- c. T1 e% D' L) F& ]45. 课程答疑1.mp4
0 t) G+ q: g* ^- y46. 线性回归检验（上）.mp4
47. 线性回归检验（中）.mp4
48. 线性回归检验（下）.mp4
, ~3 Z; a$ ^: o, P6 r) h- E49. 逻辑回归基础（上）.mp4
; n$ X7 g9 b& S* @) O1 [0 k4 p50. 逻辑回归基础（下）.mp4
51. 课程答疑2.mp4
52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4
53. 作业讲解2矩估计1.mp4
  m4 E1 T9 Y! J2 ]0 s; P54. 作业讲解3矩估计2.mp4
55. 作业讲解4极大似然估计.mp4
1 ]+ b, f/ u1 k5 X1 z6 `- s56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
58. 作业讲解7模型调优.mp4
59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
, |4 `6 J/ U* g" Z9 d2 ^* A60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4
# e) y( T$ Q& S1 a( S

章节06：第六讲：电信客户流失预警
61. 课前答疑.mp4
  v! `1 }9 m( N. s+ R' w. o62. 决策树建模思路（上）.mp4
63. 决策树建模思路（下）.mp4
# i% }! i6 f/ D- _64. 决策树建模基本原理.mp4
65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
1 O% R, a  K$ G0 n66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
67. CART决策树建模原理.mp4
68. 模型修剪-以CART为例.mp4
69. 案例讲解1.mp4
6 E+ ]* y; Y. L& j2 X' c$ W+ q70. 神经网络基本概念.mp4
6 N; n+ ~9 T0 `- d9 y0 z7 y+ w71. 人工神经网络结构.mp4
( _& f% Z" ^: z7 G: |- r3 C9 o72. 感知器.mp4
73. 案例讲解2.mp4
( B: }) P- `% u; t74. BP神经网络.mp4
4 L/ |, ^$ q% f: ]. l) n$ p3 _75. 课后答疑.mp4

3 P; ?0 {6 P% F- ^! h/ K. P" Z
+ S" z6 c, p7 G/ K章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型
5 L5 Q) V1 o6 ~3 Y+ H6 x76. 不平衡分类概述.mp4
# o8 r! ^" Z+ C2 e77. 欠采样.mp4
78. 过采样.mp4
7 I8 l. F5 x0 q79. 综合采样.mp4
80. 案例讲解.mp4
- h# |% U) b" G2 Z  Q81. 集成学习概述.mp4
2 e* J; u; p4 @) x( z82. 随机森林.mp4
. z! f( O( C) w3 V83. Adaboost算法.mp4
84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4
/ U1 {& x# A3 @! t

+ G" o1 e! F! E5 r% E( y2 c0 W8 \章节08：第八讲：慈善机构精准营销案例
  P/ u) H* N6 B* r$ ^7 ?% N1 G085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4
086. 主成分分析理论基础1.mp4
087. 主成分分析理论基础2.mp4
088. 主成分分析理论基础3.mp4
089. 主成分分析案例1.mp4
: ?! m8 U9 K$ N0 G7 W) D9 S+ o* t) I090. 主成分分析案例2.mp4
  ]) Z% `; d" C& A091. 因子分析1.mp4
092. 因子分析2.mp4
4 x; a  N5 e9 ?+ [0 k, f' Z3 Q5 L093. 稀疏主成分分析.mp4
" b& L/ w( a# d8 Z7 E; [094. 变量聚类原理.mp4
! V5 M" O4 w! J; i+ Q095. 变量聚类操作.mp4
* ~4 [1 b) i& B* m# r( m096. 答疑1.mp4
097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4
098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4
099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4
8 M* l9 \" F; ^100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4
101. 答疑2.mp4


章节09：第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
' I0 ?  j( Z1 o2 f102. 凸优化基本概念.mp4
103. 凸集的概念.mp4
0 d8 ?5 t/ p9 F104. 凸函数.mp4
. a% I, ~8 T3 ?: T0 L9 O6 ^) @105. 无约束凸优化计算.mp4
106. 有约束凸优化计算.mp4
' s2 w! K! h9 M107. 朴素贝叶斯分类器.mp4
108. 支持向量机引论.mp4
/ v/ e! K$ I& c9 e' \9 i109. 线性可分的支持向量机.mp4
110. 线性不可分的支持向量机.mp4
& t* ]! w6 v6 e0 Q: I$ O! N: i" D6 ^111. 支持向量机使用案例.mp4
112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
. \$ X) B  X3 I- i- e6 ~( T113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
; ~. t0 Z5 [" a115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
2 @; O* `( H- H* h2 ]116. 客户画像与标签体系.mp4
117. 客户细分.mp4
118. 聚类的基本逻辑.mp4
, O! O1 @3 A+ B; h119. 系统聚类(上).mp4
# z0 W) h! ^" ]2 z120. 系统聚类(下).mp4
) L* p; l" V/ k( x: u121. K-means聚类.mp4
122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4
123. 课后答疑.mp4
. [* c6 Y  y3 i* U$ R2 a' D

+ \* {3 [! T! @+ k2 r- V章节10：第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
; m9 @/ }* u( Q+ X# i! Y5 k
! Y6 X% M$ ^' i124. 智能推荐（上）.mp4
125. 智能推荐（下）.mp4
126. 购物篮分析与运用.mp4
127. 关联规则（上）.mp4
4 v% q. {, F0 B128. 关联规则（中）.mp4
. V1 ^! T' x* C129. 关联规则（下）.mp4
130. 序贯模型.mp4
131. 相关性在推荐中的运用.mp4
132. 答疑.mp4
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