资源名称：【天善智能】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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目录结构
└── 📁 【天善智能】Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）
├── 📁 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
├── 📁 章节02： 第二讲：Python基础
│ ├── 📄 7.Python介绍www..cn】.mp4
│ ├── 📄 8.Python基础数据类型和表达式www..cn】.mp4
│ ├── 📄 9.Python原生态数据结构(上)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 10.Python原生态数据结构(下)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 11.Python控制流www..cn】.mp4
│ ├── 📄 12.Python函数www..cn】.mp4
│ └── 📄 13.Python模块的使用www..cn】.mp4
├── 📁 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）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 15.描述性统计与探索型数据分析（下）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 16.描述性方法大全与Python绘图（上）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 17.描述性方法大全与Python绘图（下）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 18.统计制图原理www..cn】.mp4
│ ├── 📄 19.数据库基础www..cn】.mp4
│ ├── 📄 20.数据整合和数据清洗www..cn】.mp4
│ ├── 📄 21.数据整理www..cn】.mp4
│ ├── 📄 22.课后答疑www..cn】.mp4
│ ├── 📄 23.第三讲作业-信用卡客户画像作业讲解1www..cn】.mp4
│ └── 📄 24.第三讲作业-信用卡客户画像作业讲解2www..cn】.mp4
├── 📁 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www..cn】.mp4
│ ├── 📄 26.参数估计简介及概念介绍(上）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 27.参数估计简介及概念介绍(下）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 28.假设检验与单样本T检验(上)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 29.假设检验与单样本T检验(下)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 30.两样本T检验www..cn】.mp4
│ ├── 📄 31.方差分析www..cn】.mp4
│ ├── 📄 32.相关分析www..cn】.mp4
│ ├── 📄 33.相关知识点答疑www..cn】.mp4
│ ├── 📄 34.简单线性回归(上)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 35.简单线性回归(下)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 36.多元线性回归www..cn】.mp4
│ ├── 📄 37.课后作业与课程答疑www..cn】.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www..cn】.mp4
│ ├── 📄 39.作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述www..cn】.mp4
│ ├── 📄 40.作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1www..cn】.mp4
│ ├── 📄 41.作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2www..cn】.mp4
│ ├── 📄 42.作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验www..cn】.mp4
│ ├── 📄 43.作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型www..cn】.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www..cn】.mp4
├── 📁 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
│ ├── 📄 45.课程答疑1www..cn】.mp4
│ ├── 📄 46.线性回归检验（上）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 47.线性回归检验（中）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 48.线性回归检验（下）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 49.逻辑回归基础（上）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 50.逻辑回归基础（下）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 51.课程答疑2www..cn】.mp4
│ ├── 📄 52.第五讲作业-电信客户流失预警作业讲解1总体介绍www..cn】.mp4
│ ├── 📄 53.作业讲解2矩估计1www..cn】.mp4
│ ├── 📄 54.作业讲解3矩估计2www..cn】.mp4
│ ├── 📄 55.作业讲解4极大似然估计www..cn】.mp4
│ ├── 📄 56.作业讲解5线性回归的极大似然估计www..cn】.mp4
│ ├── 📄 57.作业讲解6逻辑回归的极大似然估计www..cn】.mp4
│ ├── 📄 58.作业讲解7模型调优www..cn】.mp4
│ ├── 📄 59.作业讲解8流失预警模型的调优www..cn】.mp4
│ └── 📄 60.作业讲解9最近邻域法的参数调优www..cn】.mp4
├── 📁 章节06： 第六讲：电信客户流失预警
│ ├── 📄 61.课前答疑www..cn】.mp4
│ ├── 📄 62.决策树建模思路（上）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 63.决策树建模思路（下）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 64.决策树建模基本原理www..cn】.mp4
│ ├── 📄 65.Quinlan系列决策树建模原理-ID3www..cn】.mp4
│ ├── 📄 66.06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5www..cn】.mp4
│ ├── 📄 67.CART决策树建模原理www..cn】.mp4
│ ├── 📄 68.模型修剪-以CART为例www..cn】.mp4
│ ├── 📄 69.案例讲解1www..cn】.mp4
│ ├── 📄 70.神经网络基本概念www..cn】.mp4
│ ├── 📄 71.人工神经网络结构www..cn】.mp4
│ ├── 📄 72.感知器www..cn】.mp4
│ ├── 📄 73.案例讲解2www..cn】.mp4
│ ├── 📄 74.BP神经网络www..cn】.mp4
│ └── 📄 75.课后答疑www..cn】.mp4
├── 📁 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
│ ├── 📄 76.不平衡分类概述www..cn】.mp4
│ ├── 📄 77.欠采样www..cn】.mp4
│ ├── 📄 78.过采样www..cn】.mp4
│ ├── 📄 79.综合采样www..cn】.mp4
│ ├── 📄 80.案例讲解www..cn】.mp4
│ ├── 📄 81.集成学习概述www..cn】.mp4
│ ├── 📄 82.随机森林www..cn】.mp4
│ ├── 📄 83.Adaboost算法www..cn】.mp4
│ └── 📄 84.提升树、GBDT和XGBoostwww..cn】.mp4
├── 📁 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www..cn】.mp4
│ ├── 📄 086.主成分分析理论基础1www..cn】.mp4
│ ├── 📄 087.主成分分析理论基础2www..cn】.mp4
│ ├── 📄 088.主成分分析理论基础3www..cn】.mp4
│ ├── 📄 089.主成分分析案例1www..cn】.mp4
│ ├── 📄 090.主成分分析案例2www..cn】.mp4
│ ├── 📄 091.因子分析1www..cn】.mp4
│ ├── 📄 092.因子分析2www..cn】.mp4
│ ├── 📄 093.稀疏主成分分析www..cn】.mp4
│ ├── 📄 094.变量聚类原理www..cn】.mp4
│ ├── 📄 095.变量聚类操作www..cn】.mp4
│ ├── 📄 096.答疑1www..cn】.mp4
│ ├── 📄 097.案例2：精准营销的两阶段预测模型1www..cn】.mp4
│ ├── 📄 098.案例2：精准营销的两阶段预测模型2www..cn】.mp4
│ ├── 📄 099.案例2：精准营销的两阶段预测模型3www..cn】.mp4
│ ├── 📄 100.案例2：精准营销的两阶段预测模型4www..cn】.mp4
│ └── 📄 101.答疑2www..cn】.mp4
├── 📁 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www..cn】.mp4
│ ├── 📄 103.凸集的概念www..cn】.mp4
│ ├── 📄 104.凸函数www..cn】.mp4
│ ├── 📄 105.无约束凸优化计算www..cn】.mp4
│ ├── 📄 106.有约束凸优化计算www..cn】.mp4
│ ├── 📄 107.朴素贝叶斯分类器www..cn】.mp4
│ ├── 📄 108.支持向量机引论www..cn】.mp4
│ ├── 📄 109.线性可分的支持向量机www..cn】.mp4
│ ├── 📄 110.线性不可分的支持向量机www..cn】.mp4
│ ├── 📄 111.支持向量机使用案例www..cn】.mp4
│ ├── 📄 112.GBDT和分类模型评估(算法角度)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 113.GBDT和分类模型评估(算法角度)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 114.GBDT和分类模型评估(算法角度)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 115.GBDT和分类模型评估(算法角度)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 116.客户画像与标签体系www..cn】.mp4
│ ├── 📄 117.客户细分www..cn】.mp4
│ ├── 📄 118.聚类的基本逻辑www..cn】.mp4
│ ├── 📄 119.系统聚类(上)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 120.系统聚类(下)www..cn】.mp4
│ ├── 📄 121.K-means聚类www..cn】.mp4
│ ├── 📄 122.使用决策树做聚类后客户分析www..cn】.mp4
│ └── 📄 123.课后答疑www..cn】.mp4
├── 📁 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）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 125.智能推荐（下）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 126.购物篮分析与运用www..cn】.mp4
│ ├── 📄 127.关联规则（上）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 128.关联规则（中）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 129.关联规则（下）www..cn】.mp4
│ ├── 📄 130.序贯模型www..cn】.mp4
│ ├── 📄 131.相关性在推荐中的运用www..cn】.mp4
│ └── 📄 132.答疑www..cn】.mp4
├── 📄 280_Ben_八大直播八大案例配套课件.zip
└── 📄 Python数据科学-配套课件及作业链接www..cn】www..cn】.docx
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