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金融数据分析与应用
第89任务: 第5部分:社交网络的应用案例3
查看课程
任务列表
第1任务: 1课程介绍
第2任务: 2描述统计
第3任务: 3统计制图1
第4任务: 4统计制图2
第5任务: 5统计制图3
第6任务: 6统计制图4
第7任务: 7数据转换1
第8任务: 8数据转换2
第9任务: 9假设检验1
第10任务: 10假设检验2
第11任务: 11线性回归
第12任务: 1.1-1.2数字化概述1
第13任务: 2.1-2.6数字化的保障机制
第14任务: 3.1-3.2业务流程和数据产品开发1
第15任务: 1.3-1.4数字化概述2
第16任务: 3.3-3.4 业务流程和数据产品开发2
第17任务: 4.1-4.3 指标体系
第18任务: 5.1-5.3 根原因分析
第19任务: 6.1-6.4 客户运营与量化方法
第20任务: 7.1-7.2 金融市场调研方法与流程
第21任务: 7.3-7.4 SQL数据库基础技术
第22任务: 8.1.1 数据分析基础过程
第23任务: 8.1.2 商业分析思维
第24任务: 8.1.3 数据分析报告框架
第25任务: 8.1.4 分析报告模板
第26任务: 8.2.1 数据的统计量
第27任务: 8.2.2 用图表描述业务-1
第28任务: 8.2.3 常用描述数据方法
第29任务: 8.2.4 化妆品销售数据分析
第30任务: 8.2.5 PowerBI使用讲解
第31任务: 9.1-9.2 用户画像使用的标签设计和RFM模型示例
第32任务: 9.3 用Python做描述统计
第33任务: 9.4 用Python做数据处理
第34任务: 9.5 信用卡用户画像展示
第35任务: 第1节 数据分析的武器库:1.1 基本概念1
第36任务: 第1节 数据分析的武器库:1.2 基本概念2
第37任务: 第1节 数据分析的武器库:2 数理统计技术
第38任务: 第1节 数据分析的武器库:3.1 数据挖掘的技术与方法1
第39任务: 第1节 数据分析的武器库:3.2 数据挖掘的技术与方法2
第40任务: 第1节 数据分析的武器库:4 分类模型的评估方法
第41任务: 第2节 Python编程基础 1Python介绍
第42任务: 第2节 Python编程基础2Python语言编程-1
第43任务: 第2节 Python编程基础3Python语言编程-2-1
第44任务: 第2节 Python编程基础4Python语言编程-2-2
第45任务: 第2节 Python编程基础5Python语言编程-3
第46任务: 第2节 Python编程基础6Python语言编程-4
第47任务: 第2节 Python编程基础7Python语言编程-5
第48任务: 第3节 数据描述分析:1.1 背景介绍
第49任务: 第3节 数据描述分析:2 对被解释变量进行描述
第50任务: 第3节 数据描述分析:3.1 对解释变量进行描述1
第51任务: 第3节 数据描述分析:3.2 对解释变量进行描述2
第52任务: 第3节 数据描述分析:4 单变量显著度检验
第53任务: 第3节 数据描述分析:5 无交互项的线性模型
第54任务: 第3节 数据描述分析:6 有交互项的线性模型和预测
第55任务: 第4节 统计推断:4.1 统计推断与假设检验1
第56任务: 第4节 统计推断:4.2 统计推断与假设检验2
第57任务: 第5节 线性回归与逻辑回归:1 线性回归算法概述与变量筛选
第58任务: 第5节 线性回归与逻辑回归:2 线性回归优化与正则化
第59任务: 第5节 线性回归与逻辑回归:3 逻辑回归变量筛选、编码
第60任务: 第6节 个人贷款信用风险评级全流程
第61任务: 1.1 决策性模型:获客营销1
第62任务: 1.1 决策性模型:获客营销1
第63任务: 1.2 决策性模型:获客营销2
第64任务: 2. 客户分群-连续变量降维
第65任务: 3.1 客群细分-聚类1
第66任务: 3.2 客群细分-聚类2
第67任务: 3.3 客群细分-聚类3
第68任务: 4. 保留提升-交叉销售
第69任务: 5.1 识别类模型:分类模型原理1
第70任务: 5.2 识别类模型:分类模型原理2
第71任务: 5.3 识别类模型:申请欺诈1-决策树
第72任务: 5.4 识别类模型:申请欺诈1-组合算法
第73任务: 5.5 识别类模型:申请欺诈-朴素贝叶斯、KNN
第74任务: 5.6 识别类模型:申请欺诈- 神经网络
第75任务: 5.7 识别类模型:违规识别-异常识别和组合算法
第76任务: 6.1 预测和最优化:Python时间处理基础
第77任务: 6.2 使用时间序列分析做销售量预测1
第78任务: 6.3 运营优化
第79任务: 6.4 流程分析和流程挖掘
第80任务: 第1部分:营销战略落地方法论
第81任务: 第2部分:数字化营销技术
第82任务: 第3部分:有监督学习在精准营销中的运用1
第83任务: 第3部分:有监督学习在精准营销中的运用2
第84任务: 第3部分:有监督学习在精准营销中的运用3
第85任务: 第3部分:有监督学习在精准营销中的运用4
第86任务: 第4部分:无监督学习在精细化运营中的运用
第87任务: 第5部分:社交网络的应用案例1
第88任务: 第5部分:社交网络的应用案例2
第89任务: 第5部分:社交网络的应用案例3
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