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【读书会】汗牛充栋：数据分析书籍分享（视频版）
第74任务： 72.书籍：《python金融大数据风控建模实战：基于机器学习》
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任务列表
第1任务： 1.书籍：《元分析方法应用指导（理论、统计学习）》
第2任务： 2.书籍：jupyter入门与实战（软件、界面）
第3任务： 3.书籍：深度学习图解(深度学习、算法、模型)
第4任务： 4.书籍：管理学问卷调查研究方法（统计、结构方程）
第5任务： 5.书籍：python 大规模机器学习
第6任务： 6.书籍：机器学习实战：SkLearn和TF
第7任务： 7.知识：统计与机器学习背景
第8任务： 8.书籍：数据挖掘导论（机器学习，理论）
第9任务： 9.心得：数据货币化（数据货币化：价值、存储、流通、支付）
第10任务： 10.书籍：多层线性模型应用(追踪或重复测量、数据内部聚集)
第11任务： 11.书籍：项目反应理论基础(问卷、能力测量)
第12任务： 12.书籍：广义线性模型(广义线性、因变量测量，逻辑回归)
第13任务： 13.书籍：高级回归分析（稳健回归、分位数回归、截断数据回归）
第14任务： 14.书籍：Scikit-learn机器学习详解(上下)(python,sklearn,机器学习，预分析)
第15任务： 15.书籍：结构方程模型及其应用（原理、案例、软件）
第16任务： 17.书籍：信用风险评分卡研究基于SAS的开发与实施(ABCF卡，woe，iv，logistic，ks)
第17任务： 16.知识：定量分析模型分类（小数据，模型，分类）
第18任务： 18.书籍：神经网络与深度学习（神经网络，支持向量机，深度学习）
第19任务： 19.书籍：Python机器学习：数据分析与评分卡建模（评分卡，社会网络，python代码）
第20任务： 20.书籍：PySpark机器学习自然语言处理与推荐系统（分布式介绍，随机森林，pyspark包使用）
第21任务： 21.心得：智能与人工智能(婴儿、成人与老人学习)
第22任务： 22.书籍：Python深度学习(python,keras,图像识别)
第23任务： 23.书籍：scikit-learn user guide0.23.1(python,sklearn,机器学习)
第24任务： 24.书籍：SASSTAT 14.1User's Guide手册(sas,手册，使用解读)
第25任务： 25.心得：软件介绍（python，spss，sas）
第26任务： 26.书籍：机器学习（理论、神经网络、svm、sgd回归）
第27任务： 27.书籍：深度学习与计算机视觉(难度：8；评分：8分；内容：图像分析、深度学习、caffe)
第28任务： 28.知识点：数据可视化（spss、sas、python、r）
第29任务： 29.书籍：Python机器学习基础教程(难度：4；评分：8.3；sklearn、超参数、机器学习)
第30任务： 30.心得：统计与机器学习基层逻辑（方差、频数）
第31任务： 31.书籍：深度学习入门（与或4门、神经网络、卷积网络）
第32任务： 32.书籍：深度学习进阶（自然语言处理，循环神经网络，长时记忆）
第33任务： 33.知识点：漏斗模型
第34任务： 34.心得：问卷+数据库
第35任务： 35.知识点：知识层级
第36任务： 36.知识：数据价值与石油价值（增量、清洁、重复、集成）
第37任务： 37.图像分析：图片格式
第38任务： 38.多少数据量才有分析的价值
第39任务： 39.客户价值转化
第40任务： 40.书籍：金融数据挖掘与分析
第41任务： 41.二八分布与数据挖掘
第42任务： 42.客户价值模型（电商）：金卡银卡VIP评分
第43任务： 43.知识：银行客户价值指标——当前价值与潜在价值
第44任务： 44.通过模型进行知识发现
第45任务： 45.知识：数据分析师的工具——问卷、量表、测验
第46任务： 46.知识：模型可视化的方法——逻辑回归与s可视化
第47任务： 47.知识：如何才能设计好一份问卷
第48任务： 48.知识：如何做好数据清理工作——缺失值、异常等
第49任务： 49.颜色如何影响消费者
第50任务： 50.自动机器学习入门与实践：使用Python
第51任务： 51.学者：罗纳德·费希尔
第52任务： 52.根因分析1：高效职场人士的归因方法
第53任务： 52.根因分析2：高效职场人士的归因方法
第54任务： 53.质量控制：统计过程控制SPC
第55任务： 54.贝叶斯：老年人的学习方式
第56任务： 55.建设个案知识库
第57任务： 56.项目规划：点线面
第58任务： 57.客户行为分析：重构与交叉
第59任务： 58.书籍：《Pandas数据预处理》与《numpy数据处理》1：背景介绍
第60任务： 59.书籍：《Pandas数据预处理》与《numpy数据处理》2：内容介绍
第61任务： 60.产品生命周期与分析
第62任务： 61.产品生命周期：启示
第63任务： 61.书籍：《统计分析：从小数据到大数据》1——特点、业务如何转化为统计
第64任务： 62.书籍：《统计分析：从小数据到大数据》2——流程、模型、应用
第65任务： 63.人工智能关键词：职业规划1
第66任务： 64.人工智能关键词：职业规划2
第67任务： 65.自驾驶发展阶段
第68任务： 66.自动驾驶发展阶段——有哪些启示
第69任务： 67.书籍：《深度学习训练营：21天实战 TensorFlow+keras+sklearn》
第70任务： 68.python第三方库的学习建议
第71任务： 69.如何创新：SCAMPER模型
第72任务： 70.AB测试法
第73任务： 71.AB测试与实验设计
第74任务： 72.书籍：《python金融大数据风控建模实战：基于机器学习》
第75任务： 73.pandas可视化功能布局mp4
第76任务： 74.企业战略规划：swot维度
第77任务： 75.企业战略规划：swot步骤
第78任务： 76.相关效应与百分比
第79任务： 77.相关效应的界值
第80任务： 78.方差概念的理解
第81任务： 79.维度控制：升维
第82任务： 80.维度控制：降维
第83任务： 81.数据拓展与模型选择
第84任务： 82.等高线图：3维to2维
第85任务： 83.等高线图：多维解释功能
第86任务： 84.python全息结构的8个侧面
第87任务： 85.python版本兼容：2.0和3.0、第三方库的版本
第88任务： 86.记忆：遗忘曲线
第89任务： 87.python IDE——jupyterlab
第90任务： 88.数据不平衡的危害
第91任务： 89.不平衡问题：第三方库imblearn
第92任务： 90.人脸识别——浅层分析
第93任务： 91.人脸识别——深层分析
第94任务： 92.人脸识别风险与控制
第95任务： 93.工业数据与商业数据的特点
第96任务： 94.python IDE——spyder
第97任务： 95.python IDE——jupyter notebook
第98任务： 96.项目分解思路：框架、业务、统计
第99任务： 97.数据层次1：混合模型思路
第100任务： 98.数据层次2：结构方程模型的思路
第101任务： 99.数据层次3：深度学习的思路
第102任务： 100.运筹学模型与统计学模型的区别是区别是什么？
第103任务： 101.pandas文本str：大小写、连接、填充
第104任务： 102.pandas文本str：子模式、分割、替换
第105任务： 103.典型的运筹学问题
第106任务： 104.分布特征：大数据为什么是右偏的
第107任务： 105.自然语言处理：方法三种类
第108任务： 106.自然语言分类：应用层面
第109任务： 107.自然语言的典型应用
第110任务： 108.数据链现象与多级联动问题
第111任务： 109.多级联动——回归链的方法
第112任务： 110.多级联动——结构方程方法和可视化
第113任务： 111.运筹+统计=控制预测误差
第114任务： 112.如何控制模型预测中的误差
第115任务： 113.数据可视化——桑基图
第116任务： 114.距离变成相关所要具备的条件
第117任务： 115.概念：错误、误差、偏差
第118任务： 116.主题河流图
第119任务： 117.数据分析师的学习路径图建议1
第120任务： 118.数据分析师的学习路径图建议2
第121任务： 119.数据分析师的学习路径图建议3
第122任务： 120.数据分析师的学习路径图建议4
第123任务： 121.数据分析师的学习路径图建议5
第124任务： 122.漏斗图的作用——生产链完整关系
第125任务： 123.小阳人的感受
第126任务： 124.可视化图形——饼图、旭日图、环形图、玫瑰图
第127任务： 125.半监督模型的特征1
第128任务： 126.半监督模型应用场景2
第129任务： 127.大数据、运筹、统计、人工智能
第130任务： 128.绘制地图需要注意的问题
第131任务： 129.人工智能为什么比人精确——特征数量1
第132任务： 130.人工智能为什么比人精确——处理复杂问题
第133任务： 131.你能区分这四个数据分析概念吗
第134任务： 132.图形类型——有哪些图形种类
第135任务： 133.自动化机器学习的两条路线
第136任务： 134.2023新年规划
第137任务： 135.记忆与人工智能：如何创新
第138任务： 136.统计学为什么追求不确定性
第139任务： 137.自动化机器学习——流程自动化
第140任务： 138.自动化机器学习——应用场景
第141任务： 139.未来可能事件：概率预测
第142任务： 140.古典统计学中的里程碑人物
第143任务： 141.现代统计学中的里程碑人物
第144任务： 142.模型的意义是运气还是赌博
第145任务： 143.图形和视频分析：像素
第146任务： 144.数据可视化——画给谁看
第147任务： 145.数据可视化——数据格式
第148任务： 146.数据可视化——商业元素
第149任务： 147.数据可视化——软件的综合特色4
第150任务： 148.统计学：应用场景和软件功能
第151任务： 149.图形分析的中的梯度值
第152任务： 150.数据挖掘：应用场景与软件功能
第153任务： 151.pyecharts可视化效果展示
第154任务： 152.pyecharts手册说明
第155任务： 153.图形分析对应的数据格式与计算
第156任务： 154.图形分析：可以有不同的分析思路
第157任务： 155.python数据可视化库推荐
第158任务： 156.自动化机器学习特点——背景介绍
第159任务： 157.汽车降价对数据分析的影响
第160任务： 158.汽车价格对模型的影响
第161任务： 159.直方图的解释
第162任务： 160.直方图和折线图的区别
第163任务： 161.直方图：方差与标准差
第164任务： 162.自动化机器学习特点——优缺点
第165任务： 163.分类与连续变量的变换
第166任务： 164.变量离散化的目的：哪些方法用于标签量化
第167任务： 165.模型准确度评估：统计的方法
第168任务： 166.消费者行为偏好：自变量取值的组合测量
第169任务： 167.模型准确度评估：统计的方法
第170任务： 168.近五年人工智能将要替代的职业
第171任务： 169.人工智能写一篇500字的文章（大概中学生水平）
第172任务： 170.人工智能技术：ai版本、数据、算力、算法
第173任务： 171.人工智能：你的焦虑在哪？
第174任务： 172.有哪些人工智能api接口渠道
第175任务： 173.模型评估指标：正确率和错误率
第176任务： 174.AIGC时代，想入行AI领域，怎么做？
第177任务： 175.人工智能与显而易见的职业
第178任务： 176.TruthGPT技术
第179任务： 177.自动化机器学习与深度学习的融合
第180任务： 178.如何学习nltk库：辅助库jieba
第181任务： 179.如何学习nltk库：辅助库sklearn
第182任务： 180.AI如何学习
第183任务： 181.AI在重症监护室中的应用
第184任务： 182.电信行业与人工智能
第185任务： 183.jieba分词与nltk分词
第186任务： 184.人工智能是生产力
第187任务： 185.评分卡：ABCF卡
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