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：
; w* a+ I% ~7 W# e' p章节01：第一讲：数据科学家的武器库
/ C/ {9 `$ T) o! @* l  }: }1. 数据科学的概念.mp4
4 L9 T$ J- P/ ]0 K# G( t2. 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
5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
+ e! s+ A% q2 u! z1 x6. 面向应用的分类模型评估.mp4
( K6 z: U$ _9 r+ B; W
. d  b7 s3 s' ^8 p; M4 S6 L7 W  h1 i
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
11. Python控制流.mp4
( `  T1 W* N9 l% }$ A9 P  U12. Python函数.mp4
  i. I8 L/ X" C0 ^( L  j13. Python模块的使用.mp4
+ W* m  C8 @) y: a. Q3 \) g

, k& @" c9 K- H1 \8 `8 z& w* V2 B9 H章节03：第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
4 j8 m8 Q) t  s5 a8 i' E14. 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
! K3 A3 H2 ?; j4 p* U$ x9 |8 n- t16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
' }% e$ U5 a6 i$ y2 V& p17. 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
22. 课后答疑.mp4
$ u0 \$ h0 f$ n8 w  S8 N' R* s' E4 r23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
9 ?; j( c% \0 P- c* r. V4 z: r9 \7 _

& b% s2 |& s6 W9 I3 U, |/ U$ P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
4 w4 U/ u! _% K' [26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4
/ Y4 Q' W8 v4 i7 v+ R27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4
4 T, c4 U* a- Y; _  y29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
30. 两样本T检验.mp4
1 s# t; |# S  y0 u, T9 d31. 方差分析.mp4
32. 相关分析.mp4
1 }3 {5 d9 P1 X; v* f33. 相关知识点答疑.mp4
34. 简单线性回归(上).mp4
' H: r+ l! a0 g. h- v: f4 k# Y5 m35. 简单线性回归(下).mp4
* F/ |2 G- z( g! P  k/ f36. 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
+ q- \. t) o* g" ^! W' C39. 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
41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
! f* J9 S/ a5 f6 d! l& S* n42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
3 Y' m( ?* F0 ^) b43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
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
  t) i- G, c1 t; A& |45. 课程答疑1.mp4
, ?/ F, X% G/ m46. 线性回归检验（上）.mp4
47. 线性回归检验（中）.mp4
, w. T7 j4 k# M  R% f, {- j! V48. 线性回归检验（下）.mp4
2 s+ N# M" ]4 m0 l2 A49. 逻辑回归基础（上）.mp4
7 R3 K- q( B+ g0 h3 C# ]+ X. b, t% h50. 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
9 x- r2 `$ R+ U0 W  s$ w1 V: H53. 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
$ O1 y$ f3 g+ B0 w& ^; x56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
/ }+ t5 h/ f- C0 y: f0 }" Y; G3 _57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
5 S) p5 y" r* p8 w% a) e% w58. 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
' @" {3 S- i4 h7 d3 L' s. c; t/ H60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4
; s1 H) R2 g7 `2 V$ S, ~% f; s8 N; Z, g
" G5 o. I4 G; y% \8 x5 P
: H0 z# S7 V3 F. |+ Z+ X: P章节06：第六讲：电信客户流失预警
* p) Z7 ]3 y$ j) F4 |, H' Q% B! [61. 课前答疑.mp4
62. 决策树建模思路（上）.mp4
. `# x2 P# D# Y63. 决策树建模思路（下）.mp4
64. 决策树建模基本原理.mp4
65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
  v9 A" t" }0 ~+ p& E, l- X66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
67. CART决策树建模原理.mp4
4 j6 n& x- \' M68. 模型修剪-以CART为例.mp4
69. 案例讲解1.mp4
, N9 C! w' U7 v% t# u9 z) c3 q70. 神经网络基本概念.mp4
71. 人工神经网络结构.mp4
72. 感知器.mp4
" W. _* H9 f8 c+ s4 Z73. 案例讲解2.mp4
74. BP神经网络.mp4
. |4 \# C. H+ ~2 {6 ]! k3 I75. 课后答疑.mp4
' B" B- F5 p; c

章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型
76. 不平衡分类概述.mp4
77. 欠采样.mp4
78. 过采样.mp4
79. 综合采样.mp4
) {; Z( t3 ~1 N  \' x. Q, m+ g80. 案例讲解.mp4
81. 集成学习概述.mp4
82. 随机森林.mp4
5 v. c) t! b2 }0 K+ O# a$ t9 L83. Adaboost算法.mp4
/ W6 B) X% v+ U4 g84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4
; J1 t4 m- m; n, {, c2 h2 _
% P6 a& _8 ^2 P, 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
/ T! f: k$ e& s6 J5 x086. 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
+ J% U* s4 q9 m' f089. 主成分分析案例1.mp4
- M! w0 V% n& l* O, m3 z8 K090. 主成分分析案例2.mp4
091. 因子分析1.mp4
092. 因子分析2.mp4
5 d0 f- L/ H9 _( A6 Z# j5 e093. 稀疏主成分分析.mp4
094. 变量聚类原理.mp4
095. 变量聚类操作.mp4
096. 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
1 `3 W$ C% @. M% U6 I0 L$ O100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4
; I! W. R, W" T. F' e, `6 K101. 答疑2.mp4
; E9 B3 o: n% C$ ~: E$ [
1 Z( M/ Z- i) r( P4 d) _& s2 O1 I
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
103. 凸集的概念.mp4
& H' N% P( h. h7 V$ H& y104. 凸函数.mp4
4 D& `1 t# K3 s4 g0 x! L. Z: i105. 无约束凸优化计算.mp4
106. 有约束凸优化计算.mp4
107. 朴素贝叶斯分类器.mp4
108. 支持向量机引论.mp4
( R& k$ m; K' N$ Z/ q! ~2 }109. 线性可分的支持向量机.mp4
  T1 x5 E- @; c110. 线性不可分的支持向量机.mp4
111. 支持向量机使用案例.mp4
: P$ O% y7 G1 z" e3 k0 W112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
% _' Q6 N8 k* z) L: `7 G' A114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
116. 客户画像与标签体系.mp4
117. 客户细分.mp4
. n) n+ ^; N& }3 V8 l  d: v118. 聚类的基本逻辑.mp4
119. 系统聚类(上).mp4
120. 系统聚类(下).mp4
+ F0 n$ U7 G3 Q121. 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
: H5 R* O/ Y1 l3 \. Z6 C

章节10：第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐

1 ^1 q) ]/ W$ z1 A, c124. 智能推荐（上）.mp4
0 C- d4 b5 m: e3 O125. 智能推荐（下）.mp4
126. 购物篮分析与运用.mp4
. l- A: ^( q, C+ c, f& d127. 关联规则（上）.mp4
128. 关联规则（中）.mp4
129. 关联规则（下）.mp4
4 g* S' u4 G$ ]+ p) g6 u130. 序贯模型.mp4
2 {: I9 m1 j6 c131. 相关性在推荐中的运用.mp4
132. 答疑.mp4

2 J& Z  b/ a. ^+ c! _1 w) S

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