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
/ Y" ~  j. v: e2 u% O1. 数据科学的概念.mp4
2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
0 n/ R" T: P5 f; a3. 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
5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
+ t$ d2 `+ X/ q0 S6. 面向应用的分类模型评估.mp4
3 j4 {  X& G: e  q1 \: U( d& t

) e9 S$ M, \) F+ K8 K) n章节02：第二讲：Python基础
# Y' v8 w7 o' f1 ^; E6 k& \; J7. 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
- W/ Q3 \* y6 U; n* N$ N11. Python控制流.mp4
12. Python函数.mp4
13. Python模块的使用.mp4


章节03：第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
" G2 Q4 d) E% d" E5 l14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4
0 a- T. U1 }& d. s" u' }15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
& ]( b1 w$ Y% }9 R- i16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
6 P6 R# |  ?3 Y5 C/ |0 E17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4
18. 统计制图原理.mp4
19. 数据库基础.mp4
20. 数据整合和数据清洗.mp4
21. 数据整理.mp4
0 C2 d; W  i1 ^4 E0 I5 L22. 课后答疑.mp4
8 n7 x: j" t& s23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
' J. N; _& m* b1 _8 o" C( B24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4

* _9 I, \( A. h* C; M. Q
章节04：第四讲：二手房价格分析报告
0 i0 C+ U2 a: ^( p+ |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
" u9 T" L; a; U7 t' x% N# T28. 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
- ]6 Q+ a1 {) ^! m% N31. 方差分析.mp4
) y0 z3 B0 l- `/ z" e2 ~1 P32. 相关分析.mp4
$ c: G! D' f+ F6 i2 _33. 相关知识点答疑.mp4
34. 简单线性回归(上).mp4
35. 简单线性回归(下).mp4
" v, \; |* F3 @& T! i36. 多元线性回归.mp4
37. 课后作业与课程答疑.mp4
2 F. P6 k& h) ]1 @" m38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4
39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
  |  V  ^2 c! V" [  R- H- F41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
( E# I5 c$ Q# r0 ^2 K42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
5 k: |* k3 w8 w) j43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
0 g0 A& w6 c3 F& k' U+ W9 c  d+ U44. 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


/ U: a* s5 o6 k章节05：第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
45. 课程答疑1.mp4
46. 线性回归检验（上）.mp4
# g" f1 K$ A5 Q47. 线性回归检验（中）.mp4
48. 线性回归检验（下）.mp4
6 I( d- q3 a( f0 f49. 逻辑回归基础（上）.mp4
, E' H- V/ f' }9 w9 Y! M: f50. 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
) E& h5 \' o4 V! n53. 作业讲解2矩估计1.mp4
54. 作业讲解3矩估计2.mp4
55. 作业讲解4极大似然估计.mp4
56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
: J& @* i2 o! i57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
! k( g- d& T% R: f7 Y7 I1 n) N58. 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
! X3 J+ J: S4 J- |+ N3 i& V4 x60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4


6 J  q; H. e* [: M2 f, }( _章节06：第六讲：电信客户流失预警
8 e& n; f4 M5 H+ n# Z61. 课前答疑.mp4
62. 决策树建模思路（上）.mp4
8 h3 X) y  ~$ x7 E- v63. 决策树建模思路（下）.mp4
64. 决策树建模基本原理.mp4
! U5 k4 _9 C) W$ S7 `5 T65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
7 f  ~  g6 M5 q2 B' E) Q% T4 F66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
( L1 J% s6 }0 f) O, R1 Z6 ?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
, K" V+ o6 @5 c+ {0 S70. 神经网络基本概念.mp4
! x5 ]; w" D* [- S; X0 S: O- `6 m71. 人工神经网络结构.mp4
72. 感知器.mp4
73. 案例讲解2.mp4
% k' v0 @3 |7 l74. BP神经网络.mp4
0 b* @: ]! X0 w" l5 Z3 s9 _+ Y75. 课后答疑.mp4
$ M1 |4 @) f5 U$ {  P0 P
; Y5 v: _' O1 e# d7 q0 O1 W
章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型
6 X4 \! n# u. R/ {76. 不平衡分类概述.mp4
: S5 Y1 H6 g4 a77. 欠采样.mp4
78. 过采样.mp4
79. 综合采样.mp4
* g. F7 ~( x: h' u2 G& ~" I5 F4 h80. 案例讲解.mp4
81. 集成学习概述.mp4
82. 随机森林.mp4
7 h7 i" d! B9 w. L83. Adaboost算法.mp4
84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4

# D( i- ~7 Z" M  R0 e# \
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
. N1 Y" K+ {% c0 `: J086. 主成分分析理论基础1.mp4
3 z  ?; E* F5 k$ j& s087. 主成分分析理论基础2.mp4
( w2 \0 f! @+ M0 V, v% ?088. 主成分分析理论基础3.mp4
4 b( C! v$ L0 F- b# ?089. 主成分分析案例1.mp4
" F" M1 O/ ~( j090. 主成分分析案例2.mp4
, X1 _& Y/ f% \9 S/ \091. 因子分析1.mp4
4 f8 N& D: a# N1 d7 U092. 因子分析2.mp4
093. 稀疏主成分分析.mp4
* G; b: y2 j0 M# Z3 V1 q6 h# A094. 变量聚类原理.mp4
& l3 n( a7 M# Q$ D1 E095. 变量聚类操作.mp4
1 e3 n1 J1 U7 f7 L, Y9 i: f096. 答疑1.mp4
; L# h3 N2 \( [, A" ~- g( T+ A; `3 W097. 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
( B- f4 K4 ]! K+ |. J099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4
4 N4 g# m5 _1 D100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4
) L$ p, g2 J. @' `/ w! k9 f5 p101. 答疑2.mp4

( c# G( q1 o2 [0 \
章节09：第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
% z7 K/ E$ k4 g. ?3 u) r102. 凸优化基本概念.mp4
) i. |% o$ i  E( s5 x9 i8 z103. 凸集的概念.mp4
9 w1 n9 X" T7 X, {% m0 ~, N104. 凸函数.mp4
105. 无约束凸优化计算.mp4
" f: s/ S) T; j" r8 ~8 ~  R106. 有约束凸优化计算.mp4
3 }; }3 t$ `4 k6 E# p107. 朴素贝叶斯分类器.mp4
+ ?& r9 M! k% c8 @! a1 o# R/ K108. 支持向量机引论.mp4
109. 线性可分的支持向量机.mp4
110. 线性不可分的支持向量机.mp4
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
' _% M" ]7 W) q/ u) {113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
7 p0 n  L& ~* u0 o114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
* {$ a# |7 o( I# [8 B, z$ l115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
* Y: t6 J" g7 P' n' h116. 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
119. 系统聚类(上).mp4
8 l0 \2 f2 l: w4 \1 x$ T120. 系统聚类(下).mp4
3 h4 `7 l. F, p/ r7 P/ y" Q) N$ }! |121. K-means聚类.mp4
  \* S4 ]* ^* g8 Z6 C122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4
123. 课后答疑.mp4


- C: ?0 z/ R9 I+ O章节10：第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐

! i# w" }4 S, k/ l; F0 B$ q124. 智能推荐（上）.mp4
3 E' m, i) ~2 T3 Y125. 智能推荐（下）.mp4
7 D. R( T6 n' _( i126. 购物篮分析与运用.mp4
) Q) X4 |9 o+ m( R127. 关联规则（上）.mp4
( e7 G4 V# E5 b/ ?; v4 t% h128. 关联规则（中）.mp4
$ ]1 O9 {+ o2 B* K1 m& O129. 关联规则（下）.mp4
2 B. l+ {  N. R$ q6 I: x/ b" v" |7 Y130. 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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