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- 第1章 数据科学家的武器库
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1-1 数据科学的概念
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1-2 以示例讲解数据建模和数学建模
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1-3 数据科学的统计基础
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1-4 面向应用的数据挖掘算法分类
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1-5 各类算法的适用场景讲解
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1-6 面向应用的分类模型评估
- 第2章 Python基础
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2-1 Python介绍
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2-2 Python基础数据类型和表达式
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2-3 Python原生态数据结构(上)
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2-4 Python原生态数据结构(下)
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2-5 Python控制流
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2-6 Python函数
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2-7 Python模块的使用
- 第3章 信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
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3-1 描述性统计与探索型数据分析（上）
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3-2 描述性统计与探索型数据分析（下）
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3-3 描述性方法大全与Python绘图（上）
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3-4 描述性方法大全与Python绘图（下）
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3-5 统计制图原理
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3-6 数据库基础
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3-7 数据整合和数据清洗
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3-8 数据整理
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3-9 课后答疑
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3-10 信用卡客户画像 作业讲解1
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3-11 信用卡客户画像 作业讲解2
- 第4章 二手房价格分析报告
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4-1 两变量关系检验方法综述
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4-2 参数估计简介及概念介绍(上）
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4-3 参数估计简介及概念介绍(下）
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4-4 假设检验与单样本T检验(上)
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4-5 假设检验与单样本T检验(下)
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4-6 两样本T检验
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4-7 方差分析
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4-8 相关分析
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4-9 相关知识点答疑
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4-10 简单线性回归(上)
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4-11 简单线性回归(下)
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4-12 多元线性回归
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4-13 课后作业与课程答疑
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4-14 二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍
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4-15 描述性分析-1对被解释变量进行描述
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4-16 描述性分析-2对解释变量进行描述1
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4-17 描述性分析-3对解释变量进行描述2
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4-18 建立预测模型-1单变量显著度检验
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4-19 建立预测模型-2无交互项的线性模型
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4-20 建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测
- 第5章 汽车贷款信用评分卡制作
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5-1 课程答疑
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5-2 线性回归检验（上）
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5-3 线性回归检验（中）
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5-4 线性回归检验（下）
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5-5 逻辑回归基础（上）
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5-6 逻辑回归基础（下）
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5-7 课程答疑2
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5-8 电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍
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5-9 矩估计1
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5-10 矩估计2
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5-11 极大似然估计
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5-12 线性回归的极大似然估计
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5-13 逻辑回归的极大似然估计
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5-14 模型调优
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5-15 流失预警模型的调优
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5-16 最近邻域法的参数调优
- 第6章 电信客户流失预警
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6-1 课前答疑
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6-2 决策树建模思路（上）
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6-3 决策树建模思路（下）
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6-4 决策树建模基本原理
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6-5 Quinlan系列决策树建模原理-ID3
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6-6 Quinlan系列决策树建模原理-C4.5
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6-7 CART决策树建模原理
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6-8 模型修剪-以CART为例
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6-9 案例讲解1
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6-10 神经网络基本概念
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6-11 人工神经网络结构
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6-12 感知器
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6-13 案例讲解2
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6-14 神经网络
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6-15 课后答疑
- 第7章 个人银行反欺诈模型
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7-1 不平衡分类概述
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7-2 欠采样
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7-3 过采样
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7-4 综合采样
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7-5 案例讲解
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7-6 集成学习概述
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7-7 随机森林
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7-8 Adaboost算法_
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7-9 提升树、GBDT和XGBoost
- 第8章 慈善机构精准营销案例
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8-1 多元统计基础与变量约减的思路
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8-2 主成分分析理论基础1
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8-3 主成分分析理论基础2
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8-4 主成分分析理论基础3
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8-5 主成分分析案例1
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8-6 主成分分析案例2
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8-7 因子分析1.
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8-8 因子分析2
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8-9 稀疏主成分分析
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8-10 变量聚类原理
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8-11 变量聚类操作
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8-12 答疑1
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8-13 案例2：精准营销的两阶段预测模型1
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8-14 案例2：精准营销的两阶段预测模型2
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8-15 案例2：精准营销的两阶段预测模型3
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8-16 精准营销的两阶段预测模型4
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8-17 答疑2_
- 第9章 银行客户渠道使用偏好的客户洞察
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9-1 凸优化基本概念
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9-2 凸集的概念
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9-3 凸函数
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9-4 无约束凸优化计算_
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9-5 有约束凸优化计算
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9-6 朴素贝叶斯分类器
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9-7 支持向量机引论
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9-8 线性可分的支持向量机
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9-9 线性不可分的支持向量机
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9-10 支持向量机使用案例
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9-11 GBDT和分类模型评估(算法角度)
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9-12 GBDT和分类模型评估(算法角度)
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9-13 GBDT和分类模型评估(算法角度)
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9-14 GBDT和分类模型评估(算法角度)
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9-15 客户画像与标签体系
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9-16 客户细分
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9-17 聚类的基本逻辑
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9-18 系统聚类(上)
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9-19 系统聚类(下)
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9-20 K-means聚类
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9-21 使用决策树做聚类后客户分析
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9-22 课后答疑
- 第10章 推荐系统设计与银行产品推荐
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10-1 智能推荐（上）
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10-2 智能推荐（下）
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10-3 购物篮分析与运用
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10-4 关联规则（上）
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10-5 关联规则（中）
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10-6 关联规则（下）
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10-7 序贯模型
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10-8 相关性在推荐中的运用
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10-9 答疑
