【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/案例/案例1：个人贷款违约预测模型.pdf

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/案例/贷款违约预测的数据构建.py

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第一章/第1章数据科学家的武器.pdf

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第七章/提交-第七讲：使用集成算法建立个人银行反欺诈模型.zip

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第三章/提交-第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步.zip

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第三章/第三讲作业-信用卡客户画像.zip

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第九章/提交1-第14章：银行客户渠道使用偏好洞察案例.zip

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第二章/第2章 Python介绍.pdf

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第二章/第3章 Python语言编程.pdf

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第五章/提交-第五讲：Logistic回归构建初始信用评级和分类模型检验.zip

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第五章/第五讲作业-电信客户流失预警.zip

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第八章/提交-第八讲：特征工程与慈善机构精准营销案例.zip

4.4 MB

280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第六章/提交-第六讲：使用决策树和神经网络预测客户流失倾向.zip

36 MB

280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第十章/提交-第10讲：推荐系统设计与银行产品推荐.zip

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第四章/sndHsPr.zip

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280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第四章/提交-第四讲：统计建模与分析报告-二手房价格分析报告.zip

4.9 MB

280_Ben_八大直播八大案例配套课件/第四章/第四讲作业-二手房房价影响因素分析.zip

841 kB

章节01：第一讲：数据科学家的武器库/1. 数据科学的概念.mp4

114 MB

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.mp4

128 MB

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.mp4

196 MB

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.mp4

145 MB

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.mp4

186 MB

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.mp4

132 MB

章节02：第二讲：Python基础/10. Python原生态数据结构(下).mp4

19 MB

章节02：第二讲：Python基础/11. Python控制流.mp4

27 MB

章节02：第二讲：Python基础/12. Python函数.mp4

14 MB

章节02：第二讲：Python基础/13. Python模块的使用.mp4

11 MB

章节02：第二讲：Python基础/7. Python介绍.mp4

13 MB

章节02：第二讲：Python基础/8. Python基础数据类型和表达式.mp4

53 MB

章节02：第二讲：Python基础/9. Python原生态数据结构(上).mp4

27 MB

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

57 MB

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）.mp4

56 MB

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）.mp4

98 MB

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）.mp4

54 MB

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.mp4

20 MB

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.mp4

9.5 MB

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.mp4

97 MB

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.mp4

24 MB

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.mp4

32 MB

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.mp4

32 MB

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.mp4

33 MB

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

33 MB

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）.mp4

43 MB

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）.mp4

18 MB

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).mp4

30 MB

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).mp4

14 MB

章节04：第四讲：二手房价格分析报告/30. 两样本T检验.mp4

45 MB

章节04：第四讲：二手房价格分析报告/31. 方差分析.mp4

23 MB

章节04：第四讲：二手房价格分析报告/32. 相关分析.mp4

16 MB

章节04：第四讲：二手房价格分析报告/33. 相关知识点答疑.mp4

16 MB

章节04：第四讲：二手房价格分析报告/34. 简单线性回归(上).mp4

44 MB

章节04：第四讲：二手房价格分析报告/35. 简单线性回归(下).mp4

12 MB

章节04：第四讲：二手房价格分析报告/36. 多元线性回归.mp4

34 MB

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.mp4

24 MB

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.mp4

3.8 MB

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.mp4

28 MB

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.mp4

23 MB

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.mp4

22 MB

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.mp4

31 MB

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.mp4

30 MB

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.mp4

22 MB

章节05：第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/45. 课程答疑1.mp4

6.1 MB

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）.mp4

69 MB

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）.mp4

98 MB

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）.mp4

83 MB

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）.mp4

74 MB

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）.mp4

125 MB

章节05：第五讲：汽车贷款信用评分卡制作/51. 课程答疑2.mp4

125 MB

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.mp4

6.2 MB

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.mp4

24 MB

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.mp4

17 MB

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.mp4

24 MB

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.mp4

25 MB

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.mp4

16 MB

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.mp4

41 MB

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.mp4

47 MB

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.mp4

23 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/61. 课前答疑.mp4

4.9 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/62. 决策树建模思路（上）.mp4

20 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/63. 决策树建模思路（下）.mp4

60 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/64. 决策树建模基本原理.mp4

7.1 MB

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.mp4

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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.mp4

12 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/67. CART决策树建模原理.mp4

4.8 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/68. 模型修剪-以CART为例.mp4

8.9 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/69. 案例讲解1.mp4

56 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/70. 神经网络基本概念.mp4

9.8 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/71. 人工神经网络结构.mp4

5.7 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/72. 感知器.mp4

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章节06：第六讲：电信客户流失预警/73. 案例讲解2.mp4

25 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/74. BP神经网络.mp4

31 MB

章节06：第六讲：电信客户流失预警/75. 课后答疑.mp4

21 MB

章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型/76. 不平衡分类概述.mp4

76 MB

章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型/77. 欠采样.mp4

5.9 MB

章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型/78. 过采样.mp4

8.1 MB

章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型/79. 综合采样.mp4

6.0 MB

章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型/80. 案例讲解.mp4

36 MB

章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型/81. 集成学习概述.mp4

67 MB

章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型/82. 随机森林.mp4

55 MB

章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型/83. Adaboost算法.mp4

30 MB

章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型/84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4

38 MB

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

22 MB

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.mp4

21 MB

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.mp4

40 MB

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.mp4

21 MB

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.mp4

42 MB

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.mp4

22 MB

章节08：第八讲：慈善机构精准营销案例/091. 因子分析1.mp4

47 MB

章节08：第八讲：慈善机构精准营销案例/092. 因子分析2.mp4

9.6 MB

章节08：第八讲：慈善机构精准营销案例/093. 稀疏主成分分析.mp4

14 MB

章节08：第八讲：慈善机构精准营销案例/094. 变量聚类原理.mp4

15 MB

章节08：第八讲：慈善机构精准营销案例/095. 变量聚类操作.mp4

24 MB

章节08：第八讲：慈善机构精准营销案例/096. 答疑1.mp4

17 MB

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.mp4

51 MB

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.mp4

51 MB

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.mp4

43 MB

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.mp4

59 MB

章节08：第八讲：慈善机构精准营销案例/101. 答疑2.mp4

10 MB

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

29 MB

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.mp4

7.8 MB

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.mp4

14 MB

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.mp4

19 MB

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.mp4

44 MB

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.mp4

34 MB

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.mp4

16 MB

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.mp4

44 MB

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.mp4

16 MB

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.mp4

15 MB

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).mp4

36 MB

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).mp4

33 MB

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).mp4

36 MB

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).mp4

33 MB

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.mp4

26 MB

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.mp4

28 MB

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.mp4

10 MB

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).mp4

52 MB

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).mp4

38 MB

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.mp4

51 MB

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.mp4

24 MB

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.mp4

18 MB

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）.mp4

40 MB

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）.mp4

82 MB

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.mp4

20 MB

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）.mp4

32 MB

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）.mp4

48 MB

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）.mp4

15 MB

章节10：第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐/130. 序贯模型.mp4

20 MB

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.mp4

27 MB

章节10：第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐/132. 答疑.mp4

54 MB

Python数据科学-配套课件及作业链接.docx

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