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资源目录
6 ^# M# C) [ a$ l( ^├──1 数据科学概述.mp4 23.77M+ R- u7 C/ K0 S* B8 Y& n
├──10 数据科学家的角色及功能.mp4 48.69M1 K: u, H i0 b4 `! D0 @
├──11 数据科学家的能力范畴.mp4 11.80M8 ^, l- T( F2 B. O
├──12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4 53.84M
3 T4 A: y9 x' N, X$ k- U├──13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（上）.mp4 49.35M
; b. A+ `" q3 J* Q9 G├──14 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（下）.mp4 65.67M! I3 \; O5 K$ M5 q, V _, l
├──15 金融行业客户生命周期价值在企业中的实际应用.mp4 13.08M
) r% _3 q# V2 w0 G3 R& f, D4 P0 e├──16 金融行业客户获取与价值预测在企业中的实际应用.mp4 22.49M0 ?# t" ~: b U4 c: z- K
├──17 金融行业初始和行为信用评级在企业中的实际应用.mp4 31.83M7 j$ d- A$ Z$ ?
├──18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4 38.80M
7 Z q& k* u+ n* D├──19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4 45.45M
R( ^' @ y, Q5 J5 A├──2 数据科学的应用场景.mp4 29.33M4 I/ w0 C* N h+ k" w
├──20 金融行业复杂网络反欺诈原理及在企业中的实际应用.mp4 29.75M
! S6 ~4 z1 x6 t3 S& K7 E' h├──21 金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp4 25.51M3 J; M1 a6 `$ j3 ?
├──22 基于客户生命周期的数据分析代码案例（上）.mp4 35.61M
/ N* w" o F1 j* l+ G: u├──23 基于客户生命周期的数据分析代码案例（下）.mp4 63.73M4 r c5 O( ? }! v0 }
├──24 案例：实战个人贷款违约预测模型（一）.mp4 44.76M& [( W1 o. H1 a' }
├──25 案例：实战个人贷款违约预测模型（二）.mp4 37.32M
7 B" y; { r4 N2 [├──26 案例：实战个人贷款违约预测模型（三）.mp4 39.89M
4 a ^/ P0 I- ~# e9 _+ p+ q├──27 案例：实战个人贷款违约预测模型（四）.mp4 25.32M7 W, W! Z0 |8 \/ ^: ]2 m
├──28 案例：实战个人贷款违约预测模型（五）.mp4 46.62M
1 T; B. R) K3 J* U9 X' ?├──29 案例：实战个人贷款违约预测模型（六）.mp4 73.59M
0 D# D, V/ L( k- y+ J4 S( p├──3 数据科学与客户智能.mp4 28.68M6 [; o1 Y; h6 {
├──30 案例：实战个人贷款违约预测模型（七）.mp4 71.06M
: h/ s) s& {. ]* e5 I5 Q- c├──31 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （上）.mp4 20.89M
, N4 ~1 |% N, B$ \0 ^├──32 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （下）.mp4 32.48M
6 H9 h8 [4 s' ^0 t├──33 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 场景、原理与企业应用 .mp4 44.07M
. } o" ?/ Z# P5 @! O4 l m3 z├──34 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则挖掘算法.mp4 21.02M9 H& x0 W" l: x/ ]
├──35 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 购物车算法分析.mp4 22.13M7 r1 V$ r0 ]3 n& f/ o n
├──36 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建（上）.mp4 40.08M7 L; x4 T/ a9 O9 W8 F- r$ y, }
├──37 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建（下）.mp4 37.13M
" G2 ?, _% f9 ~8 {├──38 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法代码实现（基于PySpark）.mp4 39.54M
. Y* I7 s, G8 I. t├──39 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法详解.mp4 29.15M8 l& K- ^3 k4 n8 r" H+ i+ L2 m) o
├──4 数据科学基本概念.mp4 45.59M: l' V" z( [5 ?0 i9 {5 o; \) @
├──40 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - Apiri算法原理及代码实现（基于PySpark）.mp4 37.86M
% l# g) S& b2 y. i" r& q! N, a├──5 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（一）.mp4 32.69M
2 Z. O7 C& C L% y3 N: V. b├──6 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（二）.mp4 37.72M' L- w4 M* a9 h) o2 z
├──7 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（三）.mp4 47.29M3 l4 r8 T, ?5 _. o6 | i+ e, a! [& S) S! w
├──8 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（四）.mp4 67.79M% c, e8 C. A3 D7 a9 w4 ~; G
├──9 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（五）.mp4 60.46M1 _% x- z% k6 q9 s
└──课程配套资料.rar 0.14kb
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发表于 2024-2-15 13:21:01
