網易雲數據分析師Python進階完結版系列課程

網易雲數據分析師Python進階完結版系列課程

課程說明： 課程目錄如下： ├─00-0 QQ群資料 │ │ 數據分析師（python）第1期 課表（升級版）.xlsx │ │ │ ├─【前置課】用Python研究運動員肉體 │ │ 01【大鵬教你python數據分析】課程資料和安裝軟件網盤鏈接.txt │ │ 前置課鏈接：用python研究運動員肉體.txt │ │ │ ├─【非常重要】課程資料 │ │ CLASSDATA_ch01數據思維導論：如何從數據中挖掘價值？(1).zip │ │ CLASSDATA_ch02基礎語言入門：從零開始學習Python.zip │ │ CLASSDATA_ch03重點工具掌握：數據解析核心技巧.zip │ │ CLASSDATA_ch04進階算法學習：統計分析能力強化.zip │ │ CLASSDATA_ch05數據表達邏輯：結果輸出及内容美化.zip │ │ CLASSDATA_ch06數據分析項目實戰.zip │ │ CLASSDATA_ch08數據爬蟲技巧_week2（補充了正則）.zip │ │ CLASSDATA_ch08數據爬蟲技巧_week3（selenuim）.zip │ │ CLASSDATA_ch08數據爬蟲技巧.rar │ │ CLASSDATA_ch09數據爬蟲實戰.zip │ │ CLASSDATA_ch10數據爬蟲企業實戰.zip │ │ mongodb+robo3t-mac+win.txt │ │ Qgis mac版.txt │ │ QGIS安裝文件鏈接 (1).txt │ │ │ ├─【非常重要】項目答案 │ │ 答案代碼_練習01商鋪數據加載及存儲.ipynb │ │ 答案代碼_練習02知乎數據清洗整理和結論研究.ipynb │ │ 答案代碼_考核項目01基于Python的算法函數創建.ipynb │ │ 答案代碼_考核項目02視頻網站數據清洗整理和結論研究.ipynb │ │ 答案代碼_考核項目03多場景下的算法構建.ipynb │ │ 答案代碼_考核項目04多場景下的圖表可視化表達.ipynb │ │ 答案代碼_考核項目05國産爛片深度揭秘.ipynb │ │ 答案代碼_考核項目06婚戀配對實驗.ipynb │ │ │ ├─【非常重要】項目資料 │ │ 考核項目01_基于Python的算法函數創建_資料.zip │ │ 考核項目02_視頻網站數據清洗整理和結論研究.zip │ │ 考核項目03_多場景下的算法構建.zip │ │ 考核項目04_多場景下的圖表可視化表達.zip │ │ 考核項目05_國産爛片深度揭秘.zip │ │ │ └─數據團所有付費&免費課程+免費課資料 │ 01-城市數據團所有免費課（幹貨0116）.docx │ 01【體驗課】數據分析師python體驗課資料.zip │ 02-城市數據團所有系統課程（付費）.docx │ 《城市數據分析師》體驗課資料.txt │ 《城市空間研究專題（Python）體驗課》課程資料.txt │ 【地産數據分析師體驗課】課程及上課資料鏈接.txt │ 數據可視化微專業-體驗課資料.rar │ ├─00-00 課前直播 │ 課時01寒冬下數據分析師的去向如何？.mp4 │ 課時02數據工作者如何升級賦能？.mp4 │ 課時03數據分析師如何轉型玩算法？.mp4 │ 課時04一小時就能入門python爬蟲：想當數據分析師就自己爬數據！.mp4 │ 課時05用Pandas快速搞定數據清洗，從此告别Excel.mp4 │ 課時06企業實戰中的爬蟲問題詳解.mp4 │ 課時07商業數據挖掘：用Python完成描述性統計分析.mp4 │ 課時08Python機器學習入門：教你使用sklearn進行房價預測.mp4 │ 課時09數據門檻太高？那就用随機數模拟算法！.mp4 │ 課時10數據分析師面試技巧解析_10分鍾搞定你的面試官.mp4 │ 課時11想要準确預測未來趨勢？這些因素你不能漏掉！.mp4 │ ├─00-1【預備課】數據思維導論 │ 00課程須知：課程服務和軟件下載（重要！必看！）.mp4 │ 01第一章 數據能做什麽？.mp4 │ 02第二章 避免對數據可視化的誤解2(1).mp4 │ 02第二章 避免對數據可視化的誤解2.mp4 │ 03第三章 機器學習是什麽.mp4 │ 04第四章 用數據改變未來.mp4 │ ├─00-2【預備課】基礎語言入門 │ 練習01：商鋪數據加載及存儲.mp4 │ 課程1.1 重新認識你的電腦.mp4 │ 課程1.2 爲什麽選擇Python？.mp4 │ 課程1.3 集成開發環境及Python運行邏輯.mp4 │ 課程1.4 JupyterNotebook與Spyder.mp4 │ 課程2.1 數值類型概述.mp4 │ 課程2.2 認識變量.mp4 │ 課程2.3 運算符.mp4 │ 課程2.4 注釋.mp4 │ 課程3.1 什麽是序列？.mp4 │ 課程3.2 序列通用操作.mp4 │ 課程3.3 列表list常用操作.mp4 │ 課程3.4 文本序列str常用操作.mp4 │ 課程4.1 字典dict基本概念.mp4 │ 課程4.2 字典常用操作.mp4 │ 課程4.3 字典的元素訪問及遍曆.mp4 │ 課程5.1 什麽是語句？.mp4 │ 課程5.2 條件判斷：if語句.mp4 │ 課程5.3 循環語句：for循環.mp4 │ 課程5.4 循環語句：while循環.mp4 │ 課程5.5 循環控制語句.mp4 │ 課程6.1 函數的基本概念.mp4 │ 課程6.2 自定義函數.mp4 │ 課程6.3 局部變量及全局變量.mp4 │ 課程6.4 匿名函數lambda.mp4 │ 課程7.1 什麽是模塊？.mp4 │ 課程7.2 模塊創建及import指令運用.mp4 │ 課程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp4 │ 課程7.4 windows環境下的代碼運行.mp4 │ 課程8.1 文件對象聲明及基本操作.mp4 │ 課程8.2 系統模塊下的路徑操作.mp4 │ 課程8.3 文件的讀取與寫入（上）.mp4 │ 課程8.4 文件的讀取與寫入（下）.mp4 │ 課程8.5 pickle模塊的運用.mp4 │ ├─00-3【預備課】重點工具掌握 │ 練習02：知乎數據清洗整理和結論研究.mp4 │ 課程1.1 什麽是Numpy？.mp4 │ 課程1.2 Numpy基礎數據結構.mp4 │ 課程1.3 Numpy通用函數.mp4 │ 課程1.4 Numpy索引及切片.mp4 │ 課程1.5 Numpy随機數.mp4 │ 課程1.6 Numpy數據的輸入輸出.mp4 │ 課程2.01 什麽是Pandas.mp4 │ 課程2.03 數據結構Series：索引.mp4 │ 課程2.04 數據結構Series：基本技巧.mp4 │ 課程2.05 數據結構Dataframe：基本概念及創建.mp4 │ 課程2.06 數據結構Dataframe：索引.mp4 │ 課程2.07 數據結構Dataframe：基本技巧.mp4 │ 課程2.08 時間模塊.mp4 │ 課程2.09 時刻數據.mp4 │ 課程2.10 時間戳索引.mp4 │ 課程2.11 時期.mp4 │ 課程2.12 時間序列 – 索引及切片.mp4 │ 課程2.13 時間序列 – 重采樣.mp4 │ 課程2.14 數值計算和統計基礎.mp4 │ 課程2.15 文本數據.mp4 │ 課程2.16 合并.mp4 │ 課程2.17 連接與修補.mp4 │ 課程2.18 去重及替換.mp4 │ 課程2.19 數據分組.mp4 │ 課程2.20 分組轉換及一般性“拆分-應用-合并”(1).mp4 │ 課程2.20 分組轉換及一般性“拆分-應用-合并”.mp4 │ 課程2.21 透視表及交叉表.mp4 │ 課程2.22 文件讀取.mp4 │ 課程3.01 Matplotlib簡介及圖表窗口.mp4 │ 課程3.02 圖表的基本元素.mp4 │ 課程3.03 圖表的樣式參數.mp4 │ 課程3.04 刻度、注解、圖表輸出.mp4 │ 課程3.05 子圖.mp4 │ 課程3.06 基本圖表繪制.mp4 │ 課程3.07 柱狀圖、堆疊圖.mp4 │ 課程3.08 面積圖、填圖、餅圖.mp4 │ 課程3.09 直方圖.mp4 │ 課程3.10 散點圖、矩陣散點圖.mp4 │ 課程3.11 極坐标圖.mp4 │ 課程3.12 箱型圖.mp4 │ 課程3.13 表格樣式創建.mp4 │ 課程3.14 表格顯示控制.mp4 │ 課程3.15 表格樣式調用.mp4 │ 課程4.1 什麽是空間數據.mp4 │ 課程4.2 GIS軟件基本操作及數據加載.mp4 │ 課程4.3 坐标系.mp4 │ 課程4.4 空間數據基本處理.mp4 │ 課程4.5 空間數據幾何計算.mp4 │ 課程4.6 空間可視化制圖.mp4 │ 課程4.7 空間劃分.mp4 │ 課程4.8 空間統計.mp4 │ ├─01 數據分析方法 │ ├─1數據特征分析 │ │ 課程1.1 數據特征分析.mp4 │ │ 課程1.2 分布分析.mp4 │ │ 課程1.3 對比分析（上）.mp4 │ │ 課程1.3 對比分析（下）.mp4 │ │ 課程1.4 統計分析.mp4 │ │ 課程1.5 帕累托分析.mp4 │ │ 課程1.6 正态性檢驗（上）.mp4 │ │ 課程1.6 正态性檢驗（下）.mp4 │ │ 課程1.7 相關性分析.mp4 │ │ │ ├─2數據處理 │ │ 課程2.1 缺失值處理.mp4 │ │ 課程2.2 異常值處理.mp4 │ │ 課程2.3 數據歸一化.mp4 │ │ 課程2.4 數據連續屬性離散化.mp4 │ │ │ └─3數學建模 │ 課程3.1 數學建模概述.mp4 │ 課程3.2.1 線性回歸理論概述.mp4 │ 課程3.2.2 線性回歸的python實現方法.mp4 │ 課程3.2.3 線性回歸模型評估.mp4 │ 課程3.3.1 KNN最鄰近分類理論概述.mp4 │ 課程3.3.2 KNN最鄰近分類的python實現方法.mp4 │ 課程3.4.1 PCA主成分分析理論概述.mp4 │ 課程3.4.2 PCA主成分的python實現方法.mp4 │ 課程3.4.3 K-means聚類理論概述及python實現.mp4 │ 課程3.5.1 蒙塔卡羅模拟理論概述.mp4 │ 課程3.5.2 蒙塔卡羅模拟案例解讀.mp4 │ ├─02 數據表達邏輯 │ ├─第1章 數據可視化整體概述 │ │ 課程1.1 什麽是數據可視化？.mp4 │ │ 課程1.2 數據可視化技術體系及方向.mp4 │ │ 課程1.3 數據圖表表達的邏輯原理.mp4 │ │ 課程1.4 設計美學.mp4 │ │ │ ├─第2章 Python圖表數據可視化：Seaborn │ │ 課程2.01 爲什麽選擇Seaborn做圖表可視化？.mp4 │ │ 課程2.02 整體風格設置.mp4 │ │ 課程2.03 調色盤.mp4 │ │ 課程2.04 分布數據可視化 – 直方圖與密度圖.mp4 │ │ 課程2.05 分布數據可視化 – 散點圖.mp4 │ │ 課程2.06 分類數據可視化 – 分類散點圖.mp4 │ │ 課程2.07 分類數據可視化 – 分布圖.mp4 │ │ 課程2.08 分類數據可視化 – 統計圖.mp4 │ │ 課程2.09 線性關系數據可視化.mp4 │ │ 課程2.10 時間線圖表、熱圖.mp4 │ │ 課程2.11 結構化圖表可視化.mp4 │ │ │ ├─第3章 關系網絡數據可視化 │ │ 課程3.1 什麽是關系網絡圖？.mp4 │ │ 課程3.2 Gephi軟件安裝及配置.mp4 │ │ 課程3.3 Gephi基本操作.mp4 │ │ 課程3.4 Python數據預處理.mp4 │ │ 課程3.5 案例研究一：公司職員關系圖表.mp4 │ │ 課程3.6 案例研究二：導演演員關系網絡可視化.mp4 │ │ │ ├─第4章 空間數據可視化 │ │ 課程4.1 空間數據可視化工具概述.mp4 │ │ 課程4.2 3D圖表.mp4 │ │ 課程4.3 空間柱狀圖（1）.mp4 │ │ 課程4.4 空間柱狀圖（2）.mp4 │ │ 課程4.5 空間線性軌迹圖（1）.mp4 │ │ 課程4.6 空間線性軌迹圖（2）.mp4 │ │ 課程4.7 空間熱力圖.mp4 │ │ │ └─第5章 Python交互圖表可視化：Bokeh │ 課程5.1 什麽是Bokeh及其可視化交互原理？.mp4 │ 課程5.2 繪圖空間基本操作.mp4 │ 課程5.3 圖表輔助參數設置.mp4 │ 課程5.4 散點圖.mp4 │ 課程5.5 折線圖 面積圖.mp4 │ 課程5.6 柱狀圖 堆疊圖 直方圖.mp4 │ 課程5.7 繪圖表達進階操作.mp4 │ 課程5.8 ToolBar工具欄設置.mp4 │ 課程5.9 其他交互工具設置.mp4 │ ├─03數據分析項目實戰 │ 1項目介紹：準備工作 → 現在開始啓動spyder視頻視頻.mp4 │ 2練習03介紹 城市餐飲店鋪選址分析視頻.mp4 │ 2練習03講解01視頻.mp4 │ 2練習03講解02視頻.mp4 │ 3練習04介紹 電商打折套路解析視頻.mp4 │ 3練習04講解01視頻.mp4 │ 3練習04講解02視頻.mp4 │ 3練習04講解03視頻.mp4 │ 3練習04講解04視頻.mp4 │ 4練習05介紹 中國姓氏排行研究視頻.mp4 │ 4練習05講解01視頻.mp4 │ 4練習05講解02視頻.mp4 │ 4練習05講解03視頻.mp4 │ 5練習06介紹 房價影響因素挖掘視頻.mp4 │ 5練習06講解01視頻.mp4 │ 5練習06講解02視頻.mp4 │ 5練習06講解03視頻.mp4 │ 5練習06講解04視頻.mp4 │ 6練習07介紹 中國城市資本流動問題探索視頻.mp4 │ 6練習07講解01視頻.mp4 │ 6練習07講解02視頻.mp4 │ 6練習07講解03視頻.mp4 │ 7練習08介紹 社會财富分配問題模拟視頻.mp4 │ 7練習08講解01視頻.mp4 │ 7練習08講解02視頻.mp4 │ 7練習08講解03視頻.mp4 │ 7練習08講解04視頻.mp4 │ 8練習09介紹 泰坦尼克号獲救問題視頻.mp4 │ 8練習09講解01視頻.mp4 │ 8練習09講解02視頻.mp4 │ 9考核01介紹 國産爛片深度揭秘視頻.mp4 │ 9考核02介紹 婚戀配對實驗視頻.mp4 │ ├─04數據分析企業實戰 │ ├─第1章 網易遊戲：數據時代的網絡遊戲設計與運營 │ │ 1.1網易遊戲：數據時代的網絡遊戲設計與運營.mp4 │ │ │ ├─第2章 網易嚴選：用戶增長實踐經驗分享 │ │ 2.1第一節 網易嚴選數據分析實踐經驗分享1.mp4 │ │ 2.2第二節 網易嚴選數據分析實踐經驗分享2.mp4 │ │ 2.3第三節 網易嚴選數據分析實踐經驗分享3.mp4 │ │ 2.4第四節 網易嚴選數據分析實踐經驗分享4.mp4 │ │ │ ├─第3章 網易教育：如何高效構建業務指标體系 │ │ 3.1第一節 指标體系建設.mp4 │ │ 3.2第二節 指标類型及常見的指标.mp4 │ │ 3.3第三節 如何确定業務指标體系.mp4 │ │ 3.4第四節 指标體系落地.mp4 │ │ │ ├─第4章 網易有數：數據平台在汽車行業中的應用 │ │ 4.1第一節 網易有數整體介紹視頻.mp4 │ │ 4.2第二節 整車銷售業務分析.mp4 │ │ 4.3第三節 整車售後配件業務分析.mp4 │ │ │ ├─第5章 網易實戰：電商營銷活動數據複盤 │ │ 5.1 1.0 課程簡介.mp4 │ │ 5.2 1.1 電商活動核心數據指标解析.mp4 │ │ 5.3 1.2 電商營銷活動數據案例解析視.mp4 │ │ │ └─第6章 矽谷實戰：消費者行爲分析機器預測 │ 6.1第一節 消費者行爲分析01-02.mp4 │ 6.2第二節 消費者行爲分析03.mp4 │ 6.3第三節 消費者行爲分析04.mp4 │ 6.4第四節 消費者行爲分析05.mp4 │ ├─05數據爬蟲技巧 │ ├─1學會看懂網頁 │ │ 課程1.1 讀懂網頁結構.mp4 │ │ 課程1.2 網頁結構剖析.mp4 │ │ │ ├─2網絡資源訪問工具：requests │ │ 課程2.1 requests基礎學習.mp4 │ │ │ ├─3網頁信息解析方法：Xpath與BeautifulSoup │ │ 課程3.1 BeautifulSoup基本語法.mp4 │ │ 課程3.2 Xpath與lxml包.mp4 │ │ 課程3.3 網頁标簽解析.mp4 │ │ 課程3.4 搜索文檔樹.mp4 │ │ 課程3.5 遍曆文檔樹.mp4 │ │ │ ├─4-爬蟲練習項目 │ │ 案例1：豆瓣圖書數據采集part1.mp4 │ │ 案例1：豆瓣圖書數據采集part2.mp4 │ │ 案例2：豆瓣圖書數據采集.mp4 │ │ 案例3：豆瓣圖書圖片數據采集.mp4 │ │ 案例4：去哪兒網景點數據采集.mp4 │ │ │ ├─4正則表達式 │ │ 課程4.1 正則表達式快速上手.mp4 │ │ 課程4.2 正則表達式模式.mp4 │ │ 課程4.3 字符搜索.mp4 │ │ 課程4.4 字符替換與分割.mp4 │ │ 課程4.5 爬蟲中正則的用處.mp4 │ │ │ ├─5數據庫：MongoDB │ │ 課程5.1 MongoDB快速入門.mp4 │ │ 課程5.2 MongoDB基本語法.mp4 │ │ 課程5.3 如何使用Robo3T？.mp4 │ │ 課程5.4 如何通過python使用MongoDB.mp4 │ │ │ ├─6-爬蟲練習項目（二） │ │ 案例五：blibli彈幕數據采集.mp4 │ │ │ └─6第六章 浏覽器測試框架：Selenium │ 課程6.1 什麽是Selenium-.mp4 │ 課程6.2 如何用Selenium快速訪問網頁.mp4 │ 課程6.3 提取網頁數據.mp4 │ 課程6.4 實現網頁的賬号登陸.mp4 │ 課程6.5 如何協調selenium與requests+bs的方法.mp4 │ ├─06數據爬蟲項目實戰 │ └─1爬蟲練習項目（三） │ 01.案例六：拉鈎網數據采集（1）.mp4 │ 02.案例七：拉鈎數據采集（2）.mp4 │ ├─07.數據爬蟲企業實戰 │ ├─01如何從零開始構建數據采集工作流 │ │ 01.企業層面數據爬蟲的核心要點.mp4 │ │ │ ├─02.第一步：數據需求文檔整理 │ │ 01.如何構建需求文檔.mp4 │ │ │ ├─03第二步：網頁訪問及反爬處理 │ │ 01.二手房源數據采集_爬蟲.mp4 │ │ 03.動态IP代理設置.mp4 │ │ │ └─04.第三步：數據存儲及清洗邏輯 │ 01.構建函數噪音處理.mp4 │ ├─08.機器學習算法 │ ├─01.第一章 機器學習簡介 │ │ 01.課程1.1 什麽是機器學習.mp4 │ │ 02.課程1.2 監督學習與非監督學習.mp4 │ │ 03.課程1.3 回歸與分類.mp4 │ │ 04.課程1.4 模型評估.mp4 │ │ │ ├─02.第二章 模型基礎：線性模型 │ │ 01.課程2.1 線性回歸.mp4 │ │ 02.課程1.2 監督學習與非監督學習.mp4 │ │ 03.課程2.3 線性回歸：最小二乘法.mp4 │ │ 04.課程2.4 多元線性回歸.mp4 │ │ 05.課程2.5 多元線性回歸代碼實現.mp4 │ │ 06.課程2.6 邏輯回歸.mp4 │ │ 07.課程2.7 邏輯回歸：損失函數.mp4 │ │ 08.課程2.8 邏輯回歸與梯度下降調優.mp4 │ │ 09.課程2.9 懲罰模型.mp4 │ │ 10.課程2.10 sklearn實現線性模型.mp4 │ │ │ ├─03.第三章 數據預處理與特征工程 │ │ 01.課程3.1特征工程介紹.mp4 │ │ 02.課程3.2 數據處理操作：預處理，标準化，糾偏.mp4 │ │ 03.課程3.3 特征工程操作，共線性、降維、拓展.mp4 │ │ 04.課程3.4 回歸模型常用指标評價.mp4 │ │ 05.課程3.5分類模型常用指标評價.mp4 │ │ 06.課程3.6 數據集劃分方法.mp4 │ │ │ └─04.第四章 模型進階：非線性模型 │ 01.課程4.1 模型進階概述.mp4 │ 02.課堂4.2 模型進階CART模型理論.mp4 │ 03.課程4.3 決策樹模型代碼演示.mp4 │ 04.課程4.4 模型進階集成學習模型.mp4 │ 05.課程4.5 模型進階 随機森林模型.mp4 │ 06.課程4.6 模型進階——xgboost模型.mp4 │ 07.課程4.7 模型進階_參數搜索.mp4 │ ├─09.Kaggle算法實戰 │ ├─01.紐約出租車車程用時預測 │ │ 01.Pandsa 讀取和處理多種類型格式數據.mp4 │ │ 02.Matplotlip 花樣數據庫可視化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4 │ │ 03.Sklean 花樣特征工程.mp4 │ │ 04.One-hot encode 處理所有類型特征.mp4 │ │ 05.使用模型中戰鬥機XGBOOST訓練模型預測結果.mp4 │ │ 06.用柱狀圖呈現特征重要性.mp4 │ │ │ ├─02.共享單車需求量預測 │ │ 01.Pandas 讀取和觀察數據.mp4 │ │ 02.Seabom邊畫邊提取特征.mp4 │ │ 03.五個回歸模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4 │ │ 04.提升模型神器，五個回歸模型自動調參.mp4 │ │ 05.搭建super模型： 堆砌五個回歸模型，取長補短搭建二層回歸模型.mp4 │ │ 06.二層回歸模型自動調參，得分再上一層樓.mp4 │ │ │ ├─03.手機用戶識别 │ │ 01.Pandas讀取多張關聯表格，正确設置index.mp4 │ │ 02.Basemap 在地圖張做數據可視化，觀察用戶特征.mp4 │ │ 03.對類别數據做Label encoding 并展開.mp4 │ │ 04.小電腦帶不動兩萬多個特征值？學習壓縮稀疏矩陣.mp4 │ │ 05.對八個稀疏矩陣分别進行壓縮.mp4 │ │ 06.堆疊多個稀疏矩陣并使用XGBOOST訓練模型預測結果.mp4 │ │ │ └─04.項目10 租金預測項目 │ 01.租金預測項目介紹.mp4 │ 02.租金數據探索.mp4 │ 03.租金數據清洗.mp4 │ 04.租金數據特征補充.mp4 │ 05.地理數據處理介紹.mp4 │ 06.租金數據預處理.mp4 │ 07.訓練并優化模型.mp4 │ ├─10.數據挖掘企業實戰 │ ├─01.信用評分建模案例：基礎知識 │ │ 1.1.信用評分建模基礎知識.mp4 │ │ │ ├─02.信用評分建模：案例與操作 │ │ 2.10對連續型變量和類别型變量分箱.mp4 │ │ 2.11測試分箱和存儲.mp4 │ │ 2.12非數值變量轉變方法簡介：WOE編碼.mp4 │ │ 2.13WOE編碼公式.mp4 │ │ 2.14變量重要性：信息值IV分析簡介.mp4 │ │ 2.15利用單變量分析進行特征值篩選.mp4 │ │ 2.16信用評分建模模型學習：以邏輯回歸爲例子.mp4 │ │ 2.17模型檢驗.mp4 │ │ 2.18操作：信用評分模型學習.mp4 │ │ 2.19章節小節.mp4 │ │ 2.1信用評分建模間接和分箱簡介.mp4 │ │ 2.2卡房分箱原理.mp4 │ │ 2.3卡房分箱實現步驟.mp4 │ │ 2.4分箱輸出需要滿足的條件.mp4 │ │ 2.5數據介紹：UCI信用評分數據.mp4 │ │ 2.6初步篩選數據.mp4 │ │ 2.7類别型變量和數據型變量.mp4 │ │ 2.8對取值少的離散型變量分箱.mp4 │ │ 2.9對取值多的離散型變量分箱.mp4 │ │ │ ├─03.信用評分建模：遷移學習 │ │ 3.1邏輯回歸和其他分類器對比.mp4 │ │ 3.2拒絕挂斷.mp4 │ │ 3.3遷移學習項目拓展推薦.mp4 │ │ │ ├─04.信用評分建模：課件 │ ├─05.分倉規劃案例介紹 │ │ 5.1分倉規劃：建模思考.mp4 │ │ 5.2分倉規劃：問題的抽象模型.mp4 │ │ 5.3分倉規劃：數據預處理的主要任務.mp4 │ │ 5.4特征的構造和時間顆粒度的選取.mp4 │ │ 5.5機器學習建模和分析.mp4 │ │ 5.6模型優化彙總.mp4 │ │ │ └─06.分倉規劃案例實操 │ 6.1分倉規劃操作：數據預處理.mp4 └─ 6.2分倉規劃操作：模型訓練.mp4