完结 Python数据科学-技术详解与商业实践 八大案例 配套书籍

1. 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库/1. 数据科学的概念.mp4113.69MB
2. 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库/2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4127.61MB
3. 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库/3. 数据科学的统计基础.mp4195.82MB
4. 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库/4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4145.39MB
5. 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库/5. 各类算法的适用场景讲解.mp4185.72MB
6. 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库/6. 面向应用的分类模型评估.mp4131.65MB
7. 章节02： 第二讲：Python基础/10. Python原生态数据结构(下).mp419.3MB
8. 章节02： 第二讲：Python基础/11. Python控制流.mp427.27MB
9. 章节02： 第二讲：Python基础/12. Python函数.mp414.51MB
10. 章节02： 第二讲：Python基础/13. Python模块的使用.mp411.35MB
11. 章节02： 第二讲：Python基础/7. Python介绍.mp413.18MB
12. 章节02： 第二讲：Python基础/8. Python基础数据类型和表达式.mp452.64MB
13. 章节02： 第二讲：Python基础/9. Python原生态数据结构(上).mp426.99MB
14. 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）.mp456.85MB
15. 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp455.93MB
16. 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp498.51MB
17. 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp453.82MB
18. 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/18. 统计制图原理.mp420.5MB
19. 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/19. 数据库基础.mp49.51MB
20. 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/20. 数据整合和数据清洗.mp497.29MB
21. 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/21. 数据整理.mp424.03MB
22. 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/22. 课后答疑.mp432.39MB
23. 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp431.62MB
24. 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp432.87MB
25. 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.mp432.99MB
26. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp442.96MB
27. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp418.38MB
28. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/28. 假设检验与单样本T检验(上).mp429.58MB
29. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/29. 假设检验与单样本T检验(下).mp413.48MB
30. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/30. 两样本T检验.mp445.02MB
31. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/31. 方差分析.mp423.32MB
32. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/32. 相关分析.mp416.1MB
33. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/33. 相关知识点答疑.mp416.47MB
34. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/34. 简单线性回归(上).mp444.31MB
35. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/35. 简单线性回归(下).mp411.66MB
36. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/36. 多元线性回归.mp433.74MB
37. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/37. 课后作业与课程答疑.mp423.56MB
38. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp43.85MB
39. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp428.43MB
40. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp423.37MB
41. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp421.52MB
42. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp430.71MB
43. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp430.16MB
44. 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告/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.mp421.99MB
45. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/45. 课程答疑1.mp46.09MB
46. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/46. 线性回归检验（上）.mp468.96MB
47. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/47. 线性回归检验（中）.mp498.43MB
48. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/48. 线性回归检验（下）.mp483.15MB
49. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/49. 逻辑回归基础（上）.mp474.23MB
50. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/50. 逻辑回归基础（下）.mp4124.77MB
51. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/51. 课程答疑2.mp4124.77MB
52. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp46.21MB
53. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/53. 作业讲解2矩估计1.mp424.34MB
54. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/54. 作业讲解3矩估计2.mp416.78MB
55. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/55. 作业讲解4极大似然估计.mp423.63MB
56. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp424.62MB
57. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp415.47MB
58. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/58. 作业讲解7模型调优.mp441.15MB
59. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp446.93MB
60. 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp422.65MB
61. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/61. 课前答疑.mp44.89MB
62. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/62. 决策树建模思路（上）.mp419.98MB
63. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/63. 决策树建模思路（下）.mp460.22MB
64. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/64. 决策树建模基本原理.mp47.12MB
65. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp445.75MB
66. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp412.05MB
67. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/67. CART决策树建模原理.mp44.77MB
68. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/68. 模型修剪-以CART为例.mp48.93MB
69. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/69. 案例讲解1.mp455.86MB
70. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/70. 神经网络基本概念.mp49.77MB
71. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/71. 人工神经网络结构.mp45.65MB
72. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/72. 感知器.mp435.28MB
73. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/73. 案例讲解2.mp425.3MB
74. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/74. BP神经网络.mp431.24MB
75. 章节06： 第六讲：电信客户流失预警/75. 课后答疑.mp420.77MB
76. 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型/76. 不平衡分类概述.mp475.74MB
77. 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型/77. 欠采样.mp45.9MB
78. 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型/78. 过采样.mp48.05MB
79. 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型/79. 综合采样.mp46MB
80. 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型/80. 案例讲解.mp435.92MB
81. 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型/81. 集成学习概述.mp466.97MB
82. 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型/82. 随机森林.mp455.39MB
83. 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型/83. Adaboost算法.mp430.15MB
84. 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型/84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp438.44MB
85. 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.mp421.74MB
86. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/086. 主成分分析理论基础1.mp421.01MB
87. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/087. 主成分分析理论基础2.mp439.55MB
88. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/088. 主成分分析理论基础3.mp421.18MB
89. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/089. 主成分分析案例1.mp442.31MB
90. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/090. 主成分分析案例2.mp421.59MB
91. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/091. 因子分析1.mp446.66MB
92. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/092. 因子分析2.mp49.59MB
93. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/093. 稀疏主成分分析.mp414.37MB
94. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/094. 变量聚类原理.mp415.08MB
95. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/095. 变量聚类操作.mp423.58MB
96. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/096. 答疑1.mp416.59MB
97. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp450.57MB
98. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp450.66MB
99. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp443.09MB
100. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp458.77MB
101. 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/101. 答疑2.mp410.12MB
102. 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.mp428.57MB
103. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/103. 凸集的概念.mp47.8MB
104. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/104. 凸函数.mp413.97MB
105. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/105. 无约束凸优化计算.mp418.77MB
106. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/106. 有约束凸优化计算.mp444.08MB
107. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/107. 朴素贝叶斯分类器.mp433.94MB
108. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/108. 支持向量机引论.mp415.64MB
109. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/109. 线性可分的支持向量机.mp443.5MB
110. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/110. 线性不可分的支持向量机.mp415.59MB
111. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/111. 支持向量机使用案例.mp414.6MB
112. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp435.57MB
113. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp432.78MB
114. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp436.37MB
115. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp433.02MB
116. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/116. 客户画像与标签体系.mp425.49MB
117. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/117. 客户细分.mp427.97MB
118. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/118. 聚类的基本逻辑.mp49.99MB
119. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/119. 系统聚类(上).mp451.52MB
120. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/120. 系统聚类(下).mp438.44MB
121. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/121. K-means聚类.mp451.01MB
122. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp424.24MB
123. 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察/123. 课后答疑.mp417.82MB
124. 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）.mp439.67MB
125. 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐/125. 智能推荐（下）.mp482.3MB
126. 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐/126. 购物篮分析与运用.mp419.52MB
127. 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐/127. 关联规则（上）.mp431.76MB
128. 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐/128. 关联规则（中）.mp448.46MB
129. 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐/129. 关联规则（下）.mp415MB
130. 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐/130. 序贯模型.mp420MB
131. 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐/131. 相关性在推荐中的运用.mp427.19MB
132. 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐/132. 答疑.mp453.45MB