金融數據分析與應用

1.1 -1.2 數字化概述1.mp4 1.3-1.4 數字化概述2.mp4 2.1-2.6 數字化的保障機制.mp4 3.1-3.2 業務流程和數據產品開發1.mp4 3.3-3.4 業務流程和數據產品開發2.mp4 4.1-4.3 指標體系.mp4 5.1-5.3 根原因分析.mp4 6.1-6.4 客戶運營與量化方法.mp4 7.1-7.2 金融市場調研方法與流程.mp4 7.3-7.4 SQL數據庫基礎技術.mp4 8.1.1 數據分析基礎過程.mp4 8.1.2 商業分析思維.mp4 8.1.3 數據分析報告框架.mp4 8.1.4 分析報告模板.mp4 8.2.1 數據的統計量.mp4 8.2.2 用圖表描述業務-1.mp4 8.2.3 常用描述數據方法.mp4 8.2.4 化妝品銷售數據分析.mp4 8.2.5 PowerBI使用講解.mp4 9.1-9.2 用戶畫像使用的標簽設計和RFM模型示例.mp4 9.3 用Python做描述統計.mp4 9.4 用Python做數據處理.mp4 9.5 信用卡用戶畫像展示.mp4

第1節 數據分析的武器庫：1.1 基本概念1.mp4 第1節 數據分析的武器庫：1.2 基本概念2.mp4 第1節 數據分析的武器庫：2 數理統計技術.mp4 第1節 數據分析的武器庫：3.1 數據挖掘的技術與方法1.mp4 第1節 數據分析的武器庫：3.2 數據挖掘的技術與方法2.mp4 第1節 數據分析的武器庫：4 分類模型的評估方法.mp4 第2節 Python編程基礎 1Python介紹.mp4 第2節 Python編程基礎2Python語言編程-1.mp4 第2節 Python編程基礎3Python語言編程-2-1.mp4 第2節 Python編程基礎4Python語言編程-2-2.mp4 第2節 Python編程基礎5Python語言編程-3.mp4 第2節 Python編程基礎6Python語言編程-4.mp4 第2節 Python編程基礎7Python語言編程-5.mp4 第3節 數據描述分析：1.1 背景介紹.mp4 第3節 數據描述分析：2 對被解釋變量進行描述.mp4 第3節 數據描述分析：3.1 對解釋變量進行描述1.mp4 第3節 數據描述分析：3.2 對解釋變量進行描述2.mp4 第3節 數據描述分析：4 單變量顯著度檢驗.mp4 第3節 數據描述分析：5 無交互項的線性模型.mp4 第3節 數據描述分析：6 有交互項的線性模型和預測.mp4 第4節 統計推斷：4.1 統計推斷與假設檢驗1.mp4 第4節 統計推斷：4.2 統計推斷與假設檢驗2.mp4 第5節 線性回歸與邏輯回歸：1 線性回歸算法概述與變量篩選.mp4 第5節 線性回歸與邏輯回歸：2 線性回歸優化與正則化.mp4 第5節 線性回歸與邏輯回歸：3 邏輯回歸變量篩選、編碼.mp4 第6節 個人貸款信用風險評級全流程.mp4

1.1 決策性模型：獲客營銷1.mp4 1.2 決策性模型：獲客營銷2.mp4 2. 客戶分群-連續變量降維.mp4 3.1 客群細分-聚類1.mp4 3.2 客群細分-聚類2.mp4 3.3 客群細分-聚類3.mp4 4. 保留提升-交叉銷售.mp4 5.1 識別類模型：分類模型原理1.mp4 5.2 識別類模型：分類模型原理2.mp4 5.3 識別類模型：申請欺詐1-決策樹.mp4 5.4 識別類模型：申請欺詐1-組合算法.mp4 5.5 識別類模型：申請欺詐-樸素貝葉斯、KNN.mp4 5.6 識別類模型：申請欺詐- 神經網絡.mp4 5.7 識別類模型：違規識別-異常識別和組合算法.mp4 6.1 預測和最優化：Python時間處理基礎.mp4 6.2 使用時間序列分析做銷售量預測1.mp4 6.3 運營優化.mp4 6.4 流程分析和流程挖掘.mp4

第1部分：營銷戰略落地方法論.mp4 第2部分：數字化營銷技術.mp4 第3部分：有監督學習在精準營銷中的運用1.mp4 第3部分：有監督學習在精準營銷中的運用2.mp4 第3部分：有監督學習在精準營銷中的運用3.mp4 第3部分：有監督學習在精準營銷中的運用4.mp4 第4部分：無監督學習在精細化運營中的運用.mp4 第5部分：社交網絡的應用案例1.mp4 第5部分：社交網絡的應用案例2.mp4 第5部分：社交網絡的應用案例3.mp4