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1 数据科学概述.mp4
2 数据科学的应用场景.mp4
3 数据科学与客户智能.mp4
4 数据科学基本概念.mp42 b- `* ` @1 D" h1 B3 w$ u+ j
5 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（一）.mp4
6 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（二）.mp4: D) a* B3 u ?) i5 c, N
7 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（三）.mp4' w; t2 G- x4 ] G- v6 `* k0 U' N( a
8 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（四）.mp4
9 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（五）.mp4# R$ f- W: S: a0 f
10 数据科学家的角色及功能.mp4
11 数据科学家的能力范畴.mp40 C+ s9 z. ^7 H6 i: Z; l
12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp40 C c2 t3 ?5 t
13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（上）.mp4
14 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（下）.mp4$ L. n* x9 U6 e; m
15 金融行业客户生命周期价值在企业中的实际应用.mp4
16 金融行业客户获取与价值预测在企业中的实际应用.mp4
17 金融行业初始和行为信用评级在企业中的实际应用.mp4
18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4
19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp40 P& F; Q3 m+ g* V
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" ~3 T. e$ W) P. C* |
21 金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp4
22 基于客户生命周期的数据分析代码案例（上）.mp4
23 基于客户生命周期的数据分析代码案例（下）.mp4
24 案例：实战个人贷款违约预测模型（一）.mp4
25 案例：实战个人贷款违约预测模型（二）.mp4
26 案例：实战个人贷款违约预测模型（三）.mp4: u0 s. A. n6 V& D6 t& U) s
27 案例：实战个人贷款违约预测模型（四）.mp44 K$ l, y; z+ u
28 案例：实战个人贷款违约预测模型（五）.mp4
29 案例：实战个人贷款违约预测模型（六）.mp4
30 案例：实战个人贷款违约预测模型（七）.mp46 F+ I5 v" J! }7 o; ]
31 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （上）.mp4: D- ?9 Z5 M6 [( o( M& Z3 s
32 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （下）.mp4
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
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
35 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 购物车算法分析.mp4, Z5 I' K3 E0 `! k* z1 F3 F
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
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
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 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法详解.mp4
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$ t5 s$ f7 g, m3 b
课程代码课件.rar' T: s" q. N( A, d! I: R8 [& D
) S. ?* m1 J* c1 p+ a3 A j# D
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发表于 2024-2-29 22:00:20
发表于 2024-2-29 22:01:04
