基于Python+Spark的数据科学与商业实践【2.08GB】

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【课程目录】

│  1 数据科学概述.mp4
│  10 数据科学家的角色及功能.mp4
│  11 数据科学家的能力范畴.mp4
│  12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4
│  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
│  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.mp4
│  2 数据科学的应用场景.mp4
│  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
│  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
│  27 案例：实战个人贷款违约预测模型（四）.mp4
│  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
│  3 数据科学与客户智能.mp4
│  30 案例：实战个人贷款违约预测模型（七）.mp4
│  31 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （上）.mp4
│  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
│  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
│  4 数据科学基本概念.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
│  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
│  7 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（三）.mp4
│  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
│  
└─课程代码课件
        代码.exe
        课件.exe
        资料.exe

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