Python数据科学-技术详解与商业实践（⼋⼤案例，配套书
籍）
课程⽬录：
第⼀讲： 数据科学家的武器库（对应图书第1章）  ---免费试听
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1、数据科学的基本概念
2、数理统计技术
3、数据挖掘的技术与⽅法
4、分类模型的评估⽅法
第⼆讲：python基础（对应图书第2、3章）  ---免费试听wannaren易语言源码
1、Python简介与安装Anaconda
2、Python基础数据类型与表达式
3、Python原⽣态数据结构
4、Python控制流、函数与模块
第三讲：信⽤卡客户特征分析-产品客户画像初步（对应图书第4、5章）
1、使⽤描述性统计进⾏数据探索
2、制作报表与统计制图
3、数据可视化原则与报告PPT制作
4、讨论题⽬-化妆品销售数据的可视化分析：内容涉及业务报告的故事构思、对⽐分析、趋势分析、产品画像、客户画像与可视化
第四讲：⼆⼿房价格分析报告（对应图书第6、7章）
1、统计推论——⼤胆假设与⼩⼼求证
2、⽅差分析与相关分析——影响房价的单因素探索
3、线性回归——影响房价因素的系统性分析
4、业务分析报告的标准模板
追溯系统平台登录5、讨论题⽬-建⽴上市公司绩效预测模型：基于企业的历史经营信息预测未来的营收状况。
第五讲：汽车贷款信⽤评分卡制作（对应图书第6、8章）
2、卡⽅检验——影响违约的单因素探索
3、逻辑回归——建⽴违约预测模型
4、数据挖掘报告的标准模板
5、讨论题⽬-信⽤评分卡模型：内容涉及变量筛选、WOE转换、建⽴模型、模型检验(ROC与KS)与评分卡制作
第六讲：电信客户流失预警（对应图书第9、10章）
1、建⽴决策树——判别流失类型
2、构建神经⽹络——建⽴分类型的流失预警模型
3、讨论题⽬-量化选股模型：基本⾯与动量选股策略、制作因⼦指标、建⽴神经⽹络预测模型
第七讲：信⽤卡⾏为反欺诈模型(对应图书第11、12、16、17章)
1、集成学习在反欺诈模型的适⽤性
python教程电子版书籍2、反欺诈模型的数据特征与不平衡数据处理
3、甜点：使⽤抽样调整、组合算法提升宽带营销预测模型的预测能⼒
4、讨论题⽬-信⽤卡⾏为反欺诈模型：稀疏数据问题、神经⽹络反欺诈模型的难点、深度随机森林的优势
第⼋讲：慈善机构精准营销案例(对应图书第13章)
1、特征⼯程需要解决的问题
2、连续变量压缩技术
3、分类变量压缩技术
4、讨论题⽬-信⽤卡客户流失预警模型：CRISP_DM建模流程、数据清洗、变量压缩、模型开发与评估
使用hbuilder制作登录界面第九讲：银⾏客户渠道使⽤偏好洞察案例(对应图书第14章)
1、客户智能与客户画像
2、客户360视图与标签体系
3、聚类模型与客户细分
4、聚类模型与分类模型的螺旋式发展
5、分类模型算法进阶-凸优化、朴素贝叶斯、SVM、GBDT推导与分类模型评估
6、讨论题⽬-电信客户消费⾏为聚类：变量主题相关性分析、信息压缩、分布形式转换与客户分描述
第⼗讲：推荐系统设计与银⾏产品推荐(对应图书第15章)
1、推荐系统设计
2、推荐算法适⽤性分析
3、购物篮分析与关联规则getsms验证码大师
4、讨论题⽬-电信公司产品捆绑销售策略制定：产品互补性分析与购物篮在捆绑销售中的实操

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