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【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）1.57GB
章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐54.51MB
130. 序贯模型.mp420MB129. 关联规则（下）.mp415MB126. 购物篮分析与运用.mp419.52MB章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察71.28MB
123. 课后答疑.mp417.82MB117. 客户细分.mp427.97MB116. 客户画像与标签体系.mp425.49MB章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例35.96MB
093. 稀疏主成分分析.mp414.37MB090. 主成分分析案例2.mp421.59MB章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作618.59MB
59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp446.93MB57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp415.47MB56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp424.62MB55. 作业讲解4极大似然估计.mp423.63MB54. 作业讲解3矩估计2.mp416.78MB51. 课程答疑2.mp4124.77MB50. 逻辑回归基础（下）.mp4124.77MB49. 逻辑回归基础（上）.mp474.23MB47. 线性回归检验（中）.mp498.43MB46. 线性回归检验（上）.mp468.96MB章节04： 第四讲：二手房价格分析报告316.32MB
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.mp421.99MB43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp430.16MB41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp421.52MB40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp423.37MB37. 课后作业与课程答疑.mp423.56MB36. 多元线性回归.mp433.74MB35. 简单线性回归(下).mp411.66MB33. 相关知识点答疑.mp416.47MB32. 相关分析.mp416.1MB31. 方差分析.mp423.32MB29. 假设检验与单样本T检验(下).mp413.48MB28. 假设检验与单样本T检验(上).mp429.58MB27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp418.38MB25. 两变量关系检验方法综述.mp432.99MB章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步405.27MB
24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp432.87MB22. 课后答疑.mp432.39MB21. 数据整理.mp424.03MB20. 数据整合和数据清洗.mp497.29MB19. 数据库基础.mp49.51MB17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp453.82MB16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp498.51MB14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp456.85MB章节02： 第二讲：Python基础85.33MB
13. Python模块的使用.mp411.35MB12. Python函数.mp414.51MB10. Python原生态数据结构(下).mp419.3MB9. Python原生态数据结构(上).mp426.99MB7. Python介绍.mp413.18MB280_Ben_八大直播八大案例配套课件16.33MB
第三章16.33MB
第三讲作业-信用卡客户画像.zip16.33MB