📄 pikaso.png (962.2 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 (113.7 MB)
📄 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4 (127.6 MB)
📄 3. 数据科学的统计基础.mp4 (195.8 MB)
📄 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4 (145.4 MB)
📄 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4 (185.7 MB)
📄 6. 面向应用的分类模型评估.mp4 (131.7 MB)
📁 章节02： 第二讲：Python基础
📄 7. Python介绍.mp4 (13.2 MB)
📄 8. Python基础数据类型和表达式.mp4 (52.6 MB)
📄 9. Python原生态数据结构(上).mp4 (27.0 MB)
📄 10. Python原生态数据结构(下).mp4 (19.3 MB)
📄 11. Python控制流.mp4 (27.3 MB)
📄 12. Python函数.mp4 (14.5 MB)
📄 13. Python模块的使用.mp4 (11.3 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 (56.8 MB)
📄 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4 (55.9 MB)
📄 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4 (98.5 MB)
📄 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4 (53.8 MB)
📄 18. 统计制图原理.mp4 (20.5 MB)
📄 19. 数据库基础.mp4 (9.5 MB)
📄 20. 数据整合和数据清洗.mp4 (97.3 MB)
📄 21. 数据整理.mp4 (24.0 MB)
📄 22. 课后答疑.mp4 (32.4 MB)
📄 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4 (31.6 MB)
📄 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4 (32.9 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 (33.0 MB)
📄 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4 (43.0 MB)
📄 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4 (18.4 MB)
📄 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4 (29.6 MB)
📄 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4 (13.5 MB)
📄 30. 两样本T检验.mp4 (45.0 MB)
📄 31. 方差分析.mp4 (23.3 MB)
📄 32. 相关分析.mp4 (16.1 MB)
📄 33. 相关知识点答疑.mp4 (16.5 MB)
📄 34. 简单线性回归(上).mp4 (44.3 MB)
📄 35. 简单线性回归(下).mp4 (11.7 MB)
📄 36. 多元线性回归.mp4 (33.7 MB)
📄 37. 课后作业与课程答疑.mp4 (23.6 MB)
📄 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)
📄 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 (28.4 MB)
📄 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 (23.4 MB)
📄 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 (21.5 MB)
📄 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 (30.7 MB)
📄 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 (30.2 MB)
📄 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 (22.0 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)
📄 46. 线性回归检验（上）.mp4 (69.0 MB)
📄 47. 线性回归检验（中）.mp4 (98.4 MB)
📄 48. 线性回归检验（下）.mp4 (83.1 MB)
📄 49. 逻辑回归基础（上）.mp4 (74.2 MB)
📄 50. 逻辑回归基础（下）.mp4 (124.8 MB)
📄 51. 课程答疑2.mp4 (124.8 MB)
📄 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)
📄 53. 作业讲解2矩估计1.mp4 (24.3 MB)
📄 54. 作业讲解3矩估计2.mp4 (16.8 MB)
📄 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4 (23.6 MB)
📄 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4 (24.6 MB)
📄 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4 (15.5 MB)
📄 58. 作业讲解7模型调优.mp4 (41.2 MB)
📄 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4 (46.9 MB)
📄 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4 (22.7 MB)
📁 章节06： 第六讲：电信客户流失预警
📄 61. 课前答疑.mp4 (4.9 MB)
📄 62. 决策树建模思路（上）.mp4 (20.0 MB)
📄 63. 决策树建模思路（下）.mp4 (60.2 MB)
📄 64. 决策树建模基本原理.mp4 (7.1 MB)
📄 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4 (45.8 MB)
📄 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4 (12.0 MB)
📄 67. CART决策树建模原理.mp4 (4.8 MB)
📄 68. 模型修剪-以CART为例.mp4 (8.9 MB)
📄 69. 案例讲解1.mp4 (55.9 MB)
📄 70. 神经网络基本概念.mp4 (9.8 MB)
📄 71. 人工神经网络结构.mp4 (5.7 MB)
📄 72. 感知器.mp4 (35.3 MB)
📄 73. 案例讲解2.mp4 (25.3 MB)
📄 74. BP神经网络.mp4 (31.2 MB)
📄 75. 课后答疑.mp4 (20.8 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 (75.7 MB)
📄 77. 欠采样.mp4 (5.9 MB)
📄 78. 过采样.mp4 (8.1 MB)
📄 79. 综合采样.mp4 (6.0 MB)
📄 80. 案例讲解.mp4 (35.9 MB)
📄 81. 集成学习概述.mp4 (67.0 MB)
📄 82. 随机森林.mp4 (55.4 MB)
📄 83. Adaboost算法.mp4 (30.2 MB)
📄 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4 (38.4 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 (21.7 MB)
📄 086. 主成分分析理论基础1.mp4 (21.0 MB)
📄 087. 主成分分析理论基础2.mp4 (39.6 MB)
📄 088. 主成分分析理论基础3.mp4 (21.2 MB)
📄 089. 主成分分析案例1.mp4 (42.3 MB)
📄 090. 主成分分析案例2.mp4 (21.6 MB)
📄 091. 因子分析1.mp4 (46.7 MB)
📄 092. 因子分析2.mp4 (9.6 MB)
📄 093. 稀疏主成分分析.mp4 (14.4 MB)
📄 094. 变量聚类原理.mp4 (15.1 MB)
📄 095. 变量聚类操作.mp4 (23.6 MB)
📄 096. 答疑1.mp4 (16.6 MB)
📄 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4 (50.6 MB)
📄 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4 (50.7 MB)
📄 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4 (43.1 MB)
📄 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4 (58.8 MB)
📄 101. 答疑2.mp4 (10.1 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 (28.6 MB)
📄 103. 凸集的概念.mp4 (7.8 MB)
📄 104. 凸函数.mp4 (14.0 MB)
📄 105. 无约束凸优化计算.mp4 (18.8 MB)
📄 106. 有约束凸优化计算.mp4 (44.1 MB)
📄 107. 朴素贝叶斯分类器.mp4 (33.9 MB)
📄 108. 支持向量机引论.mp4 (15.6 MB)
📄 109. 线性可分的支持向量机.mp4 (43.5 MB)
📄 110. 线性不可分的支持向量机.mp4 (15.6 MB)
📄 111. 支持向量机使用案例.mp4 (14.6 MB)
📄 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 (35.6 MB)
📄 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 (32.8 MB)
📄 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 (36.4 MB)
📄 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 (33.0 MB)
📄 116. 客户画像与标签体系.mp4 (25.5 MB)
📄 117. 客户细分.mp4 (28.0 MB)
📄 118. 聚类的基本逻辑.mp4 (10.0 MB)
📄 119. 系统聚类(上).mp4 (51.5 MB)
📄 120. 系统聚类(下).mp4 (38.4 MB)
📄 121. K-means聚类.mp4 (51.0 MB)
📄 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4 (24.2 MB)
📄 123. 课后答疑.mp4 (17.8 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 (39.7 MB)
📄 125. 智能推荐（下）.mp4 (82.3 MB)
📄 126. 购物篮分析与运用.mp4 (19.5 MB)
📄 127. 关联规则（上）.mp4 (31.8 MB)
📄 128. 关联规则（中）.mp4 (48.5 MB)
📄 129. 关联规则（下）.mp4 (15.0 MB)
📄 130. 序贯模型.mp4 (20.0 MB)
📄 131. 相关性在推荐中的运用.mp4 (27.2 MB)
📄 132. 答疑.mp4 (53.5 MB)
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