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Python数据挖掘与深度学习系列-行业案例版

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Python数据挖掘与深度学习系列-行业案例版

一、欺诈检测(9小时42分钟)

【点击观看试看内容】1.0 欺诈检测课程介绍立即播放

【点击观看试看内容】1.1欺诈检测概述立即播放

第1章 欺诈检测(Fraud Detection)概述

第2章 医疗保险欺诈案例的数据理解

第3章 用比对法发现欺诈

第4章 用比较法发现欺诈

第5章 用模型法发现欺诈

第6章 监督学习方法的欺诈检测实例

二、推荐系统(12小时49分钟)

【点击观看试看内容】1.1 推荐系统课程介绍立即播放

【点击观看试看内容】1.2 为什么会出现推荐系统立即播放

第1章 推荐系统概述(上)

第2章 推荐系统概述(下)

第3章 Suprise包使用入门

第4章 协同过滤

第5章 矩阵分解

第6章 基于内容的推荐算法

第7章 结合文本挖掘进行推荐

第8章 基于列表序列进行推荐

第9章 聚类方法在推荐系统中的应用

第10章 冷启动问题

三、客户流失分析(11小时28分钟)

【点击观看试看内容】1.0客户流失分析课程介绍立即播放

【点击观看试看内容】1.1希望回答的商业问题立即播放

第1章 电信客户流失案例之商业理解

第2章 数据理解与数据准备

第3章 电信案例的建模分析

第4章 模型应用及营销预演

第5章 银行客户流失案例之商业理解

第6章 更专业的数据准备流程

第7章 银行案例的建模分析

四、信用评分方法(13小时)

【点击观看试看内容】1.0信用评分课程介绍立即播放

【点击观看试看内容】1.2信用体系与信用风险立即播放

第1章 评分卡模型概述

第2章 传统银行案例之商业理解

第3章 数据理解与数据准备

第4章 数据分箱

第5章 应用logistic回归建模

第6章 从模型结果到评分卡

第7章 评分卡的使用与效果监控

第8章 互联网金融案例介绍

第9章 互联网金融案例的数据预处理

第10章 分箱操作的自动化实现

第11章 互联网金融案例的特征筛选

第12章 互联网金融案例的建模分析


课程介绍

本套包含4门课程,总时长47小时

点击课程章节,观看试内容


01

欺诈检测   9小时42分钟  高阶

使用银行征信和互联网金融征信两个真实案例,完整实现了欺诈检测在相关业务领域中的构建流程。

02

推荐系统  12小时49分钟 高阶

帮助学员学习在具体互联网业务背景下推荐系统的实战操作。

03

客户流失分  11小时28分钟  高阶

学习在具体行业背景下用户流失预警模型的实战操作。

04

信用评分方法  13小时   高阶

使用银行征信和互联网金融征信两个真实案例,完整实现了评分卡模型在相关业务领域中的构建流程。


讲师简介


张文彤

博士

数据挖掘,市场研究,统计应用领域深耕多年


已出版多本软件教材、数据分析与挖掘专著,现为上海吴鲲企业管理咨询有限公司合伙人。


曾在复旦大学公共卫生学院任教数载,其教学有讲解深入浅出、突出重点,简明易懂等特点。


拥有20+年数据分析及统计软件商业培训经验,精通业内广泛使用的SAS、SPSS、Modeler、R、Tableau、Python等数据分析/数据挖掘工具,曾作为SPSS官方培训师,从2001年起一手协助SPSS中国建立其培训体系。


主编SPSS、SAS等统计软件教材10+本,其SPSS教材被教育部评为2003-3004年度教育部研究生推荐教材,后续版本被国内外三百多所高校选用为本科生/研究生教材。


课程权益

1、张文彤老师亲自答疑 ;

2、支持手机、电脑网页、平板观看课程 ;

3、专属资料下载;


课程章节


一、欺诈检测

第1章 欺诈检测(Fraud Detection)概述

第2章 医疗保险欺诈案例的数据理解

第3章 用比对法发现欺诈

第4章 用比较法发现欺诈

第5章 用模型法发现欺诈

第6章 监督学习方法的欺诈检测实例


二、推荐系统

第1章 推荐系统概述(上)

第2章 推荐系统概述(下)

第3章 Suprise包使用入门

第4章 协同过滤

第5章 矩阵分解

第6章 基于内容的推荐算法

第7章 结合文本挖掘进行推荐

第8章 基于列表序列进行推荐

第9章 聚类方法在推荐系统中的应用

第10章 冷启动问题


三、客户流失分析

第1章 电信客户流失案例之商业理解

第2章  数据理解与数据准备

第3章 电信案例的建模分析

第4章 模型应用及营销预演

第5章 银行客户流失案例之商业理解

第6章 更专业的数据准备流程

第7章 银行案例的建模分析


四、信用评分方法

第1章 评分卡模型概述

第2章 传统银行案例之商业理解

第3章 数据理解与数据准备

第4章 数据分箱

第5章 应用logistic回归建模

第6章 从模型结果到评分卡

第7章 评分卡的使用与效果监控

第8章 互联网金融案例介绍

第9章 互联网金融案例的数据预处理

第10章 分箱操作的自动化实现

第11章 互联网金融案例的特征筛选

第12章 互联网金融案例的建模分析


订阅须知

1、本课程为在线视频课程,购买后联系小丸子获取观看权限。

2、未经授权,严禁任何形式的翻录、转载。

3、课程支持手机、电脑、平板在线观看。


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