基于Python+Spark的数据科学与商业实践（金融风控 客户预警 信用评分卡 企业内训）

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基于Python+Spark的数据科学与商业实践（金融风控 客户预警 信用评分卡 企业内训）



资源目录
├──1 数据科学概述.mp4  23.77M
├──10 数据科学家的角色及功能.mp4  48.69M
├──11 数据科学家的能力范畴.mp4  11.80M
├──12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4  53.84M
├──13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例（上）.mp4  49.35M
├──14  CRM 数据挖掘常用分类算法举例（下）.mp4  65.67M
├──15 金融行业客户生命周期价值在企业中的实际应用.mp4  13.08M
├──16 金融行业客户获取与价值预测在企业中的实际应用.mp4  22.49M
├──17 金融行业初始和行为信用评级在企业中的实际应用.mp4  31.83M
├──18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4  38.80M
├──19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4  45.45M
├──2 数据科学的应用场景.mp4  29.33M
├──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  29.75M
├──21 金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp4  25.51M
├──22 基于客户生命周期的数据分析代码案例（上）.mp4  35.61M
├──23 基于客户生命周期的数据分析代码案例（下）.mp4  63.73M
├──24 案例：实战个人贷款违约预测模型（一）.mp4  44.76M
├──25 案例：实战个人贷款违约预测模型（二）.mp4  37.32M
├──26 案例：实战个人贷款违约预测模型（三）.mp4  39.89M
├──27 案例：实战个人贷款违约预测模型（四）.mp4  25.32M
├──28 案例：实战个人贷款违约预测模型（五）.mp4  46.62M
├──29 案例：实战个人贷款违约预测模型（六）.mp4  73.59M
├──3 数据科学与客户智能.mp4  28.68M
├──30 案例：实战个人贷款违约预测模型（七）.mp4  71.06M
├──31 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （上）.mp4  20.89M
├──32 案例：实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 （下）.mp4  32.48M
├──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  44.07M
├──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  21.02M
├──35 案例：实战银行零售产品的交叉营销 - 购物车算法分析.mp4  22.13M
├──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  40.08M
├──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  37.13M
├──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  39.54M
├──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  29.15M
├──4 数据科学基本概念.mp4  45.59M
├──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  37.86M
├──5 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（一）.mp4  32.69M
├──6 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（二）.mp4  37.72M
├──7 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（三）.mp4  47.29M
├──8 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（四）.mp4  67.79M
├──9 案例：利用RFM营销模型代码演示分析流程（五）.mp4  60.46M
└──课程配套资料.rar  0.14kb


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