本资料深入探讨Python在数据科学领域的应用，涵盖八大实际商业案例，包括信用卡客户特征分析、二手房价格分析、汽车贷款信用评分卡制作等。每个案例均配有详细的源码和课件，帮助学习者从理论到实践全面掌握数据科学技能。适合希望提升数据分析能力、掌握Python编程技巧的专业人士和学生。通过本课程，您将能够运用Python解决复杂的数据问题，提升在数据科学领域的竞争力。
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Python数据科学实战：八大商业案例与源码解析4.91GB(mp4视频132节；)
章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
132. 答疑.mp453.45MB131. 相关性在推荐中的运用.mp427.19MB130. 序贯模型.mp420MB129. 关联规则（下）.mp415MB128. 关联规则（中）.mp448.46MB127. 关联规则（上）.mp431.76MB126. 购物篮分析与运用.mp419.52MB125. 智能推荐（下）.mp482.3MB124. 智能推荐（上）.mp439.67MB章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
123. 课后答疑.mp417.82MB122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp424.24MB121. K-means聚类.mp451.01MB120. 系统聚类(下).mp438.44MB119. 系统聚类(上).mp451.52MB118. 聚类的基本逻辑.mp49.99MB117. 客户细分.mp427.97MB116. 客户画像与标签体系.mp425.49MB115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp433.02MB114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp436.37MB113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp432.78MB112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp435.57MB111. 支持向量机使用案例.mp414.6MB110. 线性不可分的支持向量机.mp415.59MB109. 线性可分的支持向量机.mp443.5MB108. 支持向量机引论.mp415.64MB107. 朴素贝叶斯分类器.mp433.94MB106. 有约束凸优化计算.mp444.08MB105. 无约束凸优化计算.mp418.77MB104. 凸函数.mp413.97MB103. 凸集的概念.mp47.8MB102. 凸优化基本概念.mp428.57MB章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例
101. 答疑2.mp410.12MB100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp458.77MB099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp443.09MB098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp450.66MB097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp450.57MB096. 答疑1.mp416.59MB095. 变量聚类操作.mp423.58MB094. 变量聚类原理.mp415.08MB093. 稀疏主成分分析.mp414.37MB092. 因子分析2.mp49.59MB091. 因子分析1.mp446.66MB090. 主成分分析案例2.mp421.59MB089. 主成分分析案例1.mp442.31MB088. 主成分分析理论基础3.mp421.18MB087. 主成分分析理论基础2.mp439.55MB086. 主成分分析理论基础1.mp421.01MB085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp421.74MB章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp438.44MB83. Adaboost算法.mp430.15MB82. 随机森林.mp455.39MB81. 集成学习概述.mp466.97MB80. 案例讲解.mp435.92MB79. 综合采样.mp46MB78. 过采样.mp48.05MB77. 欠采样.mp45.9MB76. 不平衡分类概述.mp475.74MB章节06： 第六讲：电信客户流失预警
75. 课后答疑.mp420.77MB74. BP神经网络.mp431.24MB73. 案例讲解2.mp425.3MB72. 感知器.mp435.28MB71. 人工神经网络结构.mp45.65MB70. 神经网络基本概念.mp49.77MB69. 案例讲解1.mp455.86MB68. 模型修剪-以CART为例.mp48.93MB67. CART决策树建模原理.mp44.77MB66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp412.05MB65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp445.75MB64. 决策树建模基本原理.mp47.12MB63. 决策树建模思路（下）.mp460.22MB62. 决策树建模思路（上）.mp419.98MB61. 课前答疑.mp44.89MB章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp422.65MB59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp446.93MB58. 作业讲解7模型调优.mp441.15MB57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp415.47MB56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp424.62MB55. 作业讲解4极大似然估计.mp423.63MB54. 作业讲解3矩估计2.mp416.78MB53. 作业讲解2矩估计1.mp424.34MB52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp46.21MB51. 课程答疑2.mp4124.77MB50. 逻辑回归基础（下）.mp4124.77MB49. 逻辑回归基础（上）.mp474.23MB48. 线性回归检验（下）.mp483.15MB47. 线性回归检验（中）.mp498.43MB46. 线性回归检验（上）.mp468.96MB45. 课程答疑1.mp46.09MB章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
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.mp421.99MB43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp430.16MB42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp430.71MB41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp421.52MB40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp423.37MB39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp428.43MB38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp43.85MB37. 课后作业与课程答疑.mp423.56MB36. 多元线性回归.mp433.74MB35. 简单线性回归(下).mp411.66MB34. 简单线性回归(上).mp444.31MB33. 相关知识点答疑.mp416.47MB32. 相关分析.mp416.1MB31. 方差分析.mp423.32MB30. 两样本T检验.mp445.02MB29. 假设检验与单样本T检验(下).mp413.48MB28. 假设检验与单样本T检验(上).mp429.58MB27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp418.38MB26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp442.96MB25. 两变量关系检验方法综述.mp432.99MB章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp432.87MB23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp431.62MB22. 课后答疑.mp432.39MB21. 数据整理.mp424.03MB20. 数据整合和数据清洗.mp497.29MB19. 数据库基础.mp49.51MB18. 统计制图原理.mp420.5MB17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp453.82MB16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp498.51MB15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp455.93MB14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp456.85MB章节02： 第二讲：Python基础
13. Python模块的使用.mp411.35MB12. Python函数.mp414.51MB11. Python控制流.mp427.27MB10. Python原生态数据结构(下).mp419.3MB9. Python原生态数据结构(上).mp426.99MB8. Python基础数据类型和表达式.mp452.64MB7. Python介绍.mp413.18MB章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
6. 面向应用的分类模型评估.mp4131.65MB5. 各类算法的适用场景讲解.mp4185.72MB4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4145.39MB3. 数据科学的统计基础.mp4195.82MB2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4127.61MB1. 数据科学的概念.mp4113.69MB
