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【Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍） – 带源码课件】

  • 发布时间：
    2025-04-17 08:09:25
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    共计 132 个文件，合计：4.91GB
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Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍） - 带源码课件。 以Python为工具，以商业实战为导向的数据科学家养成手册《Python数据科学技术详解与商业实践》。 从技术、业务、商业实战3个维度为有志成为数据科学家的朋友提供了系统化的学习路径。 3位作者是数据科学和金融领域的资深专家，不仅技术精湛、经验丰富，而且在本书的写作上也颇下功夫：首先，将数学和算法等复杂的技术用图形化的方式来展现，尽可能降低读者的理解难度； ├── 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库 ├── 章节02： 第二讲：Python基础 ├── 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步 ├── 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告 ├── 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作 ├── 章节06： 第六讲：电信客户流失预警 ├── 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型 ├── 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例 ├── 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察 ├── 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
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Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍） - 带源码课件4.91GB
章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库899.88MB
1. 数据科学的概念.mp4113.69MB
2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4127.61MB
3. 数据科学的统计基础.mp4195.82MB
4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4145.39MB
5. 各类算法的适用场景讲解.mp4185.72MB
6. 面向应用的分类模型评估.mp4131.65MB
章节02： 第二讲：Python基础165.23MB
7. Python介绍.mp413.18MB
8. Python基础数据类型和表达式.mp452.64MB
9. Python原生态数据结构(上).mp426.99MB
10. Python原生态数据结构(下).mp419.3MB
11. Python控制流.mp427.27MB
12. Python函数.mp414.51MB
13. Python模块的使用.mp411.35MB
章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步513.32MB
14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp456.85MB
15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp455.93MB
16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp498.51MB
17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp453.82MB
18. 统计制图原理.mp420.5MB
19. 数据库基础.mp49.51MB
20. 数据整合和数据清洗.mp497.29MB
21. 数据整理.mp424.03MB
22. 课后答疑.mp432.39MB
23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp431.62MB
24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp432.87MB
章节04： 第四讲：二手房价格分析报告511.6MB
25. 两变量关系检验方法综述.mp432.99MB
26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp442.96MB
27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp418.38MB
28. 假设检验与单样本T检验(上).mp429.58MB
29. 假设检验与单样本T检验(下).mp413.48MB
30. 两样本T检验.mp445.02MB
31. 方差分析.mp423.32MB
32. 相关分析.mp416.1MB
33. 相关知识点答疑.mp416.47MB
34. 简单线性回归(上).mp444.31MB
35. 简单线性回归(下).mp411.66MB
36. 多元线性回归.mp433.74MB
37. 课后作业与课程答疑.mp423.56MB
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. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp428.43MB
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. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp421.52MB
42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp430.71MB
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. 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
章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作802.18MB
45. 课程答疑1.mp46.09MB
46. 线性回归检验（上）.mp468.96MB
47. 线性回归检验（中）.mp498.43MB
48. 线性回归检验（下）.mp483.15MB
49. 逻辑回归基础（上）.mp474.23MB
50. 逻辑回归基础（下）.mp4124.77MB
51. 课程答疑2.mp4124.77MB
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. 作业讲解2矩估计1.mp424.34MB
54. 作业讲解3矩估计2.mp416.78MB
55. 作业讲解4极大似然估计.mp423.63MB
56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp424.62MB
57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp415.47MB
58. 作业讲解7模型调优.mp441.15MB
59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp446.93MB
60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp422.65MB
章节06： 第六讲：电信客户流失预警347.59MB
61. 课前答疑.mp44.89MB
62. 决策树建模思路（上）.mp419.98MB
63. 决策树建模思路（下）.mp460.22MB
64. 决策树建模基本原理.mp47.12MB
65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp445.75MB
66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp412.05MB
67. CART决策树建模原理.mp44.77MB
68. 模型修剪-以CART为例.mp48.93MB
69. 案例讲解1.mp455.86MB
70. 神经网络基本概念.mp49.77MB
71. 人工神经网络结构.mp45.65MB
72. 感知器.mp435.28MB
73. 案例讲解2.mp425.3MB
74. BP神经网络.mp431.24MB
75. 课后答疑.mp420.77MB
章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型322.57MB
76. 不平衡分类概述.mp475.74MB
77. 欠采样.mp45.9MB
78. 过采样.mp48.05MB
79. 综合采样.mp46MB
80. 案例讲解.mp435.92MB
81. 集成学习概述.mp466.97MB
82. 随机森林.mp455.39MB
83. Adaboost算法.mp430.15MB
84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp438.44MB
章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例506.47MB
085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp421.74MB
086. 主成分分析理论基础1.mp421.01MB
087. 主成分分析理论基础2.mp439.55MB
088. 主成分分析理论基础3.mp421.18MB
089. 主成分分析案例1.mp442.31MB
090. 主成分分析案例2.mp421.59MB
091. 因子分析1.mp446.66MB
092. 因子分析2.mp49.59MB
093. 稀疏主成分分析.mp414.37MB
094. 变量聚类原理.mp415.08MB
095. 变量聚类操作.mp423.58MB
096. 答疑1.mp416.59MB
097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp450.57MB
098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp450.66MB
099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp443.09MB
100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp458.77MB
101. 答疑2.mp410.12MB
章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察620.67MB
102. 凸优化基本概念.mp428.57MB
103. 凸集的概念.mp47.8MB
104. 凸函数.mp413.97MB
105. 无约束凸优化计算.mp418.77MB
106. 有约束凸优化计算.mp444.08MB
107. 朴素贝叶斯分类器.mp433.94MB
108. 支持向量机引论.mp415.64MB
109. 线性可分的支持向量机.mp443.5MB
110. 线性不可分的支持向量机.mp415.59MB
111. 支持向量机使用案例.mp414.6MB
112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp435.57MB
113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp432.78MB
114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp436.37MB
115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp433.02MB
116. 客户画像与标签体系.mp425.49MB
117. 客户细分.mp427.97MB
118. 聚类的基本逻辑.mp49.99MB
119. 系统聚类(上).mp451.52MB
120. 系统聚类(下).mp438.44MB
121. K-means聚类.mp451.01MB
122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp424.24MB
123. 课后答疑.mp417.82MB
章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐337.35MB
124. 智能推荐（上）.mp439.67MB
125. 智能推荐（下）.mp482.3MB
126. 购物篮分析与运用.mp419.52MB
127. 关联规则（上）.mp431.76MB
128. 关联规则（中）.mp448.46MB
129. 关联规则（下）.mp415MB
130. 序贯模型.mp420MB
131. 相关性在推荐中的运用.mp427.19MB
132. 答疑.mp453.45MB
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