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
1. 数据科学的概念.mp4
2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
) p% {$ m2 R2 ~& l+ A- p) p) y3 y- h3. 数据科学的统计基础.mp4
  M4 A- k. E, o8 |4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
7 w# ]% b" U4 u$ y) ^+ S: b" x5. 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


0 F+ i5 S) \* q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
# e! p. }( c# j) R7 k1 O1 `" B11. Python控制流.mp4
  O* g. ~& o& K  {. h! e) r/ i12. 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
. r' y, h) c0 \( R14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4
3 i, Z: F" e* B! }( m15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
7 C  ], C0 B* p1 {3 a, g16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
6 n# o0 t( G% g" n/ p* x17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4
) A* l# Y( l! x( I8 _* f18. 统计制图原理.mp4
19. 数据库基础.mp4
2 w3 N( `: K; D, \) G; e0 L20. 数据整合和数据清洗.mp4
21. 数据整理.mp4
4 a' ~" ^, K2 F& C8 P/ q22. 课后答疑.mp4
$ W6 d3 G3 ^6 j" |23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
/ D/ [3 g6 @; h/ d# j24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4

- y% r2 f. _/ ~: R/ J
: _/ b3 `! f1 ]. n. 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
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
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
! L3 {1 r* r6 D) e31. 方差分析.mp4
32. 相关分析.mp4
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
8 H& i4 a; p, ]% A36. 多元线性回归.mp4
37. 课后作业与课程答疑.mp4
1 I5 Z! d; r* y  U; h38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4
" t( b5 \% z. \3 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
; ^0 o9 D0 ^+ J1 \42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
' U6 ]& \5 y6 ^+ L2 ^2 S& U* f43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
4 ]' M( n+ ~  D% M' T8 F( l44. 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
# Z7 C% ]' }0 z, k

章节05：第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
/ c" i4 @7 L; d$ v6 Z8 a45. 课程答疑1.mp4
46. 线性回归检验（上）.mp4
47. 线性回归检验（中）.mp4
' b% K) I; K- D, p0 C48. 线性回归检验（下）.mp4
49. 逻辑回归基础（上）.mp4
* f! K" f9 l" n! t  B50. 逻辑回归基础（下）.mp4
& d+ E% j/ M, w% Z, X$ V: I) C0 j51. 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
" d+ b6 Y! ~: i9 D) o+ A54. 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
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
1 O0 Q' `& \. P8 [+ \- j59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
6 c4 s& o7 g6 {9 c5 ?4 ^8 x60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4
& j$ T/ j) K% D: E9 r. K5 @; v
! K& I# Y- b! N8 r" s6 J
+ y# p4 n1 M: f. N5 Y/ G章节06：第六讲：电信客户流失预警
61. 课前答疑.mp4
0 N' R6 c+ d7 C: A" f& Z9 u( V62. 决策树建模思路（上）.mp4
8 z/ N& H$ B% M1 A/ ]9 W3 D" F63. 决策树建模思路（下）.mp4
% a6 H8 D, |1 G9 V; v* R( V64. 决策树建模基本原理.mp4
65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
9 O0 U8 n; l0 d! U* F$ o. O66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
  a6 Z5 N' c0 M* ?( K67. CART决策树建模原理.mp4
1 ], b) o6 `. k; ^68. 模型修剪-以CART为例.mp4
* u2 v- l% A: Z69. 案例讲解1.mp4
- K  f- r! S: i2 _- M70. 神经网络基本概念.mp4
7 n- S1 U  ~- c6 o% M. ^71. 人工神经网络结构.mp4
, t. _2 n+ @; I$ h( F72. 感知器.mp4
73. 案例讲解2.mp4
% P- l, b/ y) W  R3 `; @, W74. BP神经网络.mp4
# K+ ~2 }  g6 v' C5 o5 i6 U9 T5 `75. 课后答疑.mp4
' e/ d( f2 e8 V* w" d
. a& u" g, m+ T0 ]5 k4 z( x
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
+ g: v7 A2 D# [. M; j* {80. 案例讲解.mp4
2 |9 Q7 r. c1 J81. 集成学习概述.mp4
82. 随机森林.mp4
83. Adaboost算法.mp4
8 Q! z. Y! D$ w; \) X84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4

0 a# E4 b1 W. g+ `& {8 V( [
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
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
( C" ~" x" Q0 |% G" F090. 主成分分析案例2.mp4
2 i# t9 \. D% {) z1 B* ~/ Y091. 因子分析1.mp4
092. 因子分析2.mp4
093. 稀疏主成分分析.mp4
$ E' s  {0 P1 a3 F094. 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
2 B' v+ H8 {& q. n6 A# ^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
100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4
# O$ H- S5 p/ F' d0 N: g101. 答疑2.mp4
4 F/ w/ [1 W3 h1 R

# U3 l! N( X8 A7 o/ l' [0 u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
( ^  Y/ q& S/ H* s2 J! c103. 凸集的概念.mp4
) m9 K: C9 j, g% {104. 凸函数.mp4
, p6 h, B/ }7 L. j3 z; f" \105. 无约束凸优化计算.mp4
3 [% I- T* [# h; b% m. Y% ?106. 有约束凸优化计算.mp4
5 X4 ?: _, k( W( @( n107. 朴素贝叶斯分类器.mp4
108. 支持向量机引论.mp4
& n0 X7 A% ?; \: h- M% g, k2 y/ ?' j109. 线性可分的支持向量机.mp4
110. 线性不可分的支持向量机.mp4
2 x2 A) ]& z9 [; O111. 支持向量机使用案例.mp4
112. 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
114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
+ F0 T" x" H; u1 h) d# P' Q: J115. 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
118. 聚类的基本逻辑.mp4
119. 系统聚类(上).mp4
120. 系统聚类(下).mp4
6 S' G, `" Y6 R7 U4 e, y121. K-means聚类.mp4
3 w' w7 L( w% J$ n122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4
123. 课后答疑.mp4

7 e" b/ Y5 h3 w4 z8 r' i# q
章节10：第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
+ Z  V) c2 ]. R# P. @
124. 智能推荐（上）.mp4
7 d$ ?1 f1 m( c  V" B4 I' e& K125. 智能推荐（下）.mp4
0 P) O/ D$ `( b; f126. 购物篮分析与运用.mp4
127. 关联规则（上）.mp4
& w- X4 x& r; U$ L( b3 Q2 y128. 关联规则（中）.mp4
129. 关联规则（下）.mp4
130. 序贯模型.mp4
( V: y$ v/ P6 T131. 相关性在推荐中的运用.mp4
132. 答疑.mp4

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