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南京银行数字化人才培养
简介
分类
业务分析
课程标签:
金融行业
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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