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[『编程语言』] 基于Python+Spark的数据科学与商业实践（金融风控 客户预警 信用评分卡 企业内训） |
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基于Python+Spark的数据科学与商业实践（金融风控 客户预警 信用评分卡 企业内训）
├──1 数据科学概述.mp4 23.77M ├──10 数据科学家的角色及功能.mp4 48.69M ├──11 数据科学家的能力范畴.mp4 11.80M ├──12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4 53.84M ├──13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（上）.mp4 49.35M ├──14 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（下）.mp4 65.67M ├──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 ├──16 金融行业客户获取与价值预测在企业中的实际应用.mp4 22.49M ├──17 金融行业初始和行为信用评级在企业中的实际应用.mp4 31.83M ├──18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4 38.80M ├──19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4 45.45M ├──2 数据科学的应用场景.mp4 29.33M ├──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 ├──21 金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp4 25.51M ├──22 基于客户生命周期的数据分析代码案例（上）.mp4 35.61M ├──23 基于客户生命周期的数据分析代码案例（下）.mp4 63.73M ├──24 案例：实战个人贷款违约预测模型（一）.mp4 44.76M ├──25 案例：实战个人贷款违约预测模型（二）.mp4 37.32M ├──26 案例：实战个人贷款违约预测模型（三）.mp4 39.89M ├──27 案例：实战个人贷款违约预测模型（四）.mp4 25.32M ├──28 案例：实战个人贷款违约预测模型（五）.mp4 46.62M ├──29 案例：实战个人贷款违约预测模型（六）.mp4 73.59M ├──3 数据科学与客户智能.mp4 28.68M ├──30 案例：实战个人贷款违约预测模型（七）.mp4 71.06M ├──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 ├──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 ├──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 ├──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 21.02M ├──35 案例：实战银行零售产品的交叉营销 – 购物车算法分析.mp4 22.13M ├──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 40.08M ├──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 ├──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 ├──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 29.15M ├──4 数据科学基本概念.mp4 45.59M ├──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 ├──5 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（一）.mp4 32.69M ├──6 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（二）.mp4 37.72M ├──7 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（三）.mp4 47.29M ├──8 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（四）.mp4 67.79M ├──9 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（五）.mp4 60.46M └──课程配套资料.rar 0.14kb
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发表于 2024-3-6 01:42:08