一、R

2-25-1 R语言简介

2-25-2 R数据类型

2-25-3 R数据对象1

2-25-4 R数据对象2

2-26-1 读写数据

2-26-2 取子集1

2-26-3 取子集2

2-26-4 缺失值处理方法

2-26-5 常用运算函数

2-27-1 创建随机数函数

2-27-2 日期和时间函数

2-27-3 字符处理函数1

2-27-4 字符处理函数2

2-27-5 控制结构

2-28-1 自定义函数

2-28-2 循环函数1

2-28-3 循环函数2

2-28-4 常见数据清洗方法

2-28-5 常用文件读取方法

3-1-1 常用图表绘制

3-1-2 绘图练习

3-1-3 基础绘图系统1

3-1-4 基础绘图系统2

3-4-1 统计量和中心极限定理

3-4-2 置信区间和假设检验

3-4-3 相关分析

3-4-4 方差分析

3-4-5 卡方检验

3-5-1 各类算法总结

3-5-2 模型评估指标1

3-5-3 模型评估指标2

3-5-4 模型评估指标3

3-5-5 案例简介

3-6-1 评分卡案例背景

3-6-2 建模流程

3-6-3 WOE和IV值计算

3-6-4 评分卡的R实现

3-7-1 建模流程

3-7-2 逻辑回归基本原理

3-7-3 相关指标计算

3-7-4 逻辑回归案例的R实现1

3-7-5 逻辑回归案例的R实现2

3-8-1 线性回归基本原理

3-8-2 相关指标计算

3-8-3 线性回归案例的R实现1

3-8-4 线性回归案例的R实现2

3-8-5 两阶段模型的实现

3-11-1 客户分群的商业应用

3-11-2 K-means聚类

3-11-3 分层聚类

3-11-4 客户分群案例背景

3-11-5 客户分群案例代码实现1

3-11-6 客户分群案例R实现2

3-12-1 时间序列分析简介

3-12-2 Box-Jenkins建模流程

3-12-3 时间序列案例Python实现1

3-12-4 时间序列案例Python实现2