课程目录
章节1： 第一讲： 数据科学家的武器库
课时1：数据科学的概念 09:02
课时2：以示例讲解数据建模和数学建模 07:08
课时3：数据科学的统计基础 15:08
课时4：面向应用的数据挖掘算法分类 11:33
课时5：各类算法的适用场景讲解 16:16
课时6：面向应用的分类模型评估 11:55
章节2： 第二讲：Python基础
课时7：Python介绍 08:12
课时8：Python基础数据类型和表达式 23:30
课时9：Python原生态数据结构(上) 13:18
课时10：Python原生态数据结构(下) 09:57
课时11：Python控制流 12:02
课时12：Python函数 07:53
课时13：Python模块的使用 05:34
章节3： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
课时14：描述性统计与探索型数据分析（上） 28:37
课时15：描述性统计与探索型数据分析（下） 25:48
课时16：描述性方法大全与Python绘图（上） 32:47
课时17：描述性方法大全与Python绘图（下） 16:29
课时18：统计制图原理 09:05
课时19：数据库基础 03:35
课时20：数据整合和数据清洗 32:13
课时21：数据整理 06:05
课时22：课后答疑 09:14
课时23：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1 14:26
课时24：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2 13:58
章节4： 第四讲：二手房价格分析报告
课时25：两变量关系检验方法综述 17:39
课时26：参数估计简介及概念介绍(上） 19:26
课时27：参数估计简介及概念介绍(下） 09:50
课时28：假设检验与单样本T检验(上) 19:13
课时29：假设检验与单样本T检验(下) 06:46
课时30：两样本T检验 21:13
课时31：方差分析 12:48
课时32：相关分析 08:27
课时33：相关知识点答疑 06:57
课时34：简单线性回归(上) 19:40
课时35：简单线性回归(下) 05:54
课时36：多元线性回归 16:10
课时37：课后作业与课程答疑 09:42
课时38：第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍 02:02
课时39：作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述 12:33
课时40：作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1 10:48
课时41：作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2 09:17
课时42：作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验 13:42
课时43：作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型 10:45
课时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 08:24
章节5： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
课时45：课程答疑1 02:03
课时46：线性回归检验（上） 29:22
课时47：线性回归检验（中） 26:31
课时48：线性回归检验（下） 31:31
课时49：逻辑回归基础（上） 23:23
课时50：逻辑回归基础（下） 43:29
课时51：课程答疑2 09:51
课时52：第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍 03:53
课时53：作业讲解2矩估计1 10:46
课时54：作业讲解3矩估计2 08:01
课时55：作业讲解4极大似然估计 12:22
课时56：作业讲解5线性回归的极大似然估计 12:45
课时57：作业讲解6逻辑回归的极大似然估计 08:39
课时58：作业讲解7模型调优 18:41
课时59：作业讲解8流失预警模型的调优 16:09
课时60：作业讲解9最近邻域法的参数调优 10:02
章节6： 第六讲：电信客户流失预警
课时61：课前答疑 02:46
课时62：决策树建模思路（上） 13:49
课时63：决策树建模思路（下） 28:20
课时64：决策树建模基本原理 04:47
课时65：Quinlan系列决策树建模原理-ID3 25:23
课时66：06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5 06:39
课时67：CART决策树建模原理 02:28
课时68：模型修剪-以CART为例 04:54
课时69：案例讲解1 26:11
课时70：神经网络基本概念 06:39
课时71：人工神经网络结构 03:27
课时72：感知器 15:50
课时73：案例讲解2 12:24
课时74：BP神经网络 13:59
课时75：课后答疑 08:16
章节7： 第七讲：个人银行反欺诈模型
课时76：不平衡分类概述 34:03
课时77：欠采样 04:12
课时78：过采样 05:15
课时79：综合采样 04:14
课时80：案例讲解 16:55
课时81：集成学习概述 30:12
课时82：随机森林 25:54
课时83：Adaboost算法 18:19
课时84：提升树、GBDT和XGBoost 17:14
章节8： 第八讲：慈善机构精准营销案例
课时85：多元统计基础与变量约减的思路 12:21
课时86：主成分分析理论基础1 10:33
课时87：主成分分析理论基础2 17:37
课时88：主成分分析理论基础3 09:46
课时89：主成分分析案例1 15:28
课时90：主成分分析案例2 08:32
课时91：因子分析1 21:11
课时92：因子分析2 05:01
课时93：稀疏主成分分析 06:44
课时94：变量聚类原理 09:00
课时95：变量聚类操作 09:31
课时96：答疑1 08:09
课时97：案例2：精准营销的两阶段预测模型1 23:17
课时98：案例2：精准营销的两阶段预测模型2 29:01
课时99：案例2：精准营销的两阶段预测模型3 22:57
课时100：案例2：精准营销的两阶段预测模型4 28:31
课时101：答疑2 05:45
章节9： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
课时102：凸优化基本概念 16:37
课时103：凸集的概念 05:04
课时104：凸函数 08:38
课时105：无约束凸优化计算 10:48
课时106：有约束凸优化计算 21:28
课时107：朴素贝叶斯分类器 16:11
课时108：支持向量机引论 08:34
课时109：线性可分的支持向量机 19:44
课时110：线性不可分的支持向量机 07:39
课时111：支持向量机使用案例 06:20
课时112：GBDT和分类模型评估(算法角度) 18:35
课时113：GBDT和分类模型评估(算法角度) 16:23
课时114：GBDT和分类模型评估(算法角度) 20:05
课时115：GBDT和分类模型评估(算法角度) 14:38
课时116：客户画像与标签体系 17:14
课时117：客户细分 16:55
课时118：聚类的基本逻辑 06:16
课时119：系统聚类(上) 23:34
课时120：系统聚类(下) 21:59
课时121：K-means聚类 27:57
课时122：使用决策树做聚类后客户分析 11:12
课时123：课后答疑 09:38
章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
课时124：智能推荐（上） 19:16
课时125：智能推荐（下） 36:47
课时126：购物篮分析与运用 12:09
课时127：关联规则（上） 19:18
课时128：关联规则（中） 23:33
课时129：关联规则（下） 08:15
课时130：序贯模型 10:10
课时131：相关性在推荐中的运用 12:43
课时132：答疑 23:50
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