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金融商业数据分析（Python、MySQL、PowerBI）
第78任务： 4.1.4 用K-means作异常行为识别和客户分群
查看课程
任务列表
第1任务： 金融商业数据分析：基于 Python 和 SAS.zip
第2任务： 在Mysql中创建数据.zip
第3任务： 金融商业数据分析：基于Python和SAS.zip
第4任务： 数据库基础与SQL.zip
第5任务： !Python学习环境配置.zip
第6任务： Anaconda安装过程.pdf
第7任务： 数据和脚本.zip
第8任务： 统计推断与假设检验.zip
第9任务： 作业-金融商业数据分析（Python、MySQL和PowerBI）
第10任务： 1MySQL8.0安装视频(必看)
第11任务： 2Mysql导入csv数据集
第12任务： SQL数据库基础技术
第13任务： SQL_1单表和横向链接
第14任务： 1Python介绍
第15任务： 2Python基础数据类型与表达式
第16任务： 3Python原生态数据结构
第17任务： 4Python控制流
第18任务： 5Python函数
第19任务： 6Python模块
第20任务： 7使用pandas读写数据
第21任务： 统计推断与假设检验1
第22任务： 统计推断与假设检验2
第23任务： 1.1.1 数据科学工作范式
第24任务： 1.1.2数据科学知识领域
第25任务： 1.2 EDIT模型概述-1.2.1概述
第26任务： 1.2 EDIT模型概述-1.2.2根原因分析方法
第27任务： 2.1数据处理2.1.1SQL-1
第28任务： 2.1数据处理2.1.1SQL-2
第29任务： 2.1数据处理2.1.1SQL-3
第30任务： 2.1数据处理2.1.1SQL-4
第31任务： 2.1数据处理2.1.1SQL-5
第32任务： 2.1.2数据整理与数据清洗
第33任务： 2.2.2可视化分析基础过程
第34任务： 2.2.3商业分析思维
第35任务： 2.2.4 数据分析报告框架
第36任务： 2.2.5分析报告模板
第37任务： 2.2.6 常用描述数据方法-1
第38任务： 2.2.6数据的统计量
第39任务： 2.2.6用图表描述业务-1
第40任务： 2.2.6用图表描述业务-2
第41任务： 2.2.7PowerBI使用讲解-1
第42任务： 2.2.7PowerBI使用讲解-2
第43任务： 2.2.8化妆品销售数据分析-1
第44任务： 2.2.8化妆品销售数据分析-2
第45任务： 2.2.8化妆品销售数据分析-3
第46任务： 2.2.9 用Python做描述统计
第47任务： 3.1数据采集与处理-1
第48任务： 3.1数据采集与处理-2
第49任务： 3.1数据采集与处理-3
第50任务： 3.2.1 业务矩阵分析法
第51任务： 3.2.2 主成分分析1
第52任务： 3.2.2 主成分分析2
第53任务： 3.2.2 主成分分析3
第54任务： 3.2.3 因子分析方法
第55任务： 3.2.4 品牌感知图
第56任务： 3.3.1用户标签分类
第57任务： 3.3.2 用户标签的制作方法1
第58任务： 3.3.2 用户标签的制作方法2
第59任务： 3.3.3用户画像及案例
第60任务： 3.4.1验证业务直觉1
第61任务： 3.4.1验证业务直觉2
第62任务： 3.4.2 客户价值分析与线性回归-1
第63任务： 3.4.2 客户价值分析与线性回归-2
第64任务： 3.4.2 客户价值分析与线性回归-3
第65任务： 3.4.2 客户价值分析与线性回归-4
第66任务： 3.4.2 客户价值分析与线性回归-5
第67任务： 3.4.2 客户价值分析与线性回归-6
第68任务： 3.4.3 客户倾向性分析与逻辑回归-1
第69任务： 3.4.3 客户倾向性分析与逻辑回归-2
第70任务： 3.4.3 客户倾向性分析与逻辑回归-3
第71任务： 3.4.3 客户倾向性分析与逻辑回归-4
第72任务： 3.4.3 客户倾向性分析与逻辑回归-案例 个人贷款信用风险评级全流程-1
第73任务： 3.4.3 客户倾向性分析与逻辑回归-案例 个人贷款信用风险评级全流程-2
第74任务： 3.5.1 趋势分解法
第75任务： 4.1.1用户分群简介
第76任务： 4.1.2 系统聚类算法
第77任务： 4.1.3 K-means算法
第78任务： 4.1.4 用K-means作异常行为识别和客户分群
第79任务： 4.2.1 绘制流程图和VSM技术
第80任务： 4.2.2 AB测试
第81任务： 5金融数据治理及数据标准管理规范
第82任务： 5金融数据治理及数据标准管理规范
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