【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）⭐Python，Excel，Mysql，PhoShop，PR学习教程

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　 ├─ 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐 ->
　 　 ├─ 130. 序贯模型.mp4 - 20M
　 　 ├─ 129. 关联规则（下）.mp4 - 15M
　 　 └─ 126. 购物篮分析与运用.mp4 - 19.5M
　 ├─ 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察 ->
　 　 ├─ 123. 课后答疑.mp4 - 17.8M
　 　 ├─ 117. 客户细分.mp4 - 28M
　 　 └─ 116. 客户画像与标签体系.mp4 - 25.5M
　 ├─ 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例 ->
　 　 ├─ 093. 稀疏主成分分析.mp4 - 14.4M
　 　 └─ 090. 主成分分析案例2.mp4 - 21.6M
　 ├─ 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作 ->
　 　 ├─ 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4 - 46.9M
　 　 ├─ 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4 - 15.5M
　 　 ├─ 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4 - 24.6M
　 　 ├─ 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4 - 23.6M
　 　 ├─ 54. 作业讲解3矩估计2.mp4 - 16.8M
　 　 ├─ 51. 课程答疑2.mp4 - 124.8M
　 　 ├─ 50. 逻辑回归基础（下）.mp4 - 124.8M
　 　 ├─ 49. 逻辑回归基础（上）.mp4 - 74.2M
　 　 ├─ 47. 线性回归检验（中）.mp4 - 98.4M
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　 　 ├─ 44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4 - 22M
　 　 ├─ 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 - 30.2M
　 　 ├─ 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 - 21.5M
　 　 ├─ 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 - 23.4M
　 　 ├─ 37. 课后作业与课程答疑.mp4 - 23.6M
　 　 ├─ 36. 多元线性回归.mp4 - 33.7M
　 　 ├─ 35. 简单线性回归(下).mp4 - 11.7M
　 　 ├─ 33. 相关知识点答疑.mp4 - 16.5M
　 　 ├─ 32. 相关分析.mp4 - 16.1M
　 　 ├─ 31. 方差分析.mp4 - 23.3M
　 　 ├─ 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4 - 13.5M
　 　 ├─ 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4 - 29.6M
　 　 ├─ 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4 - 18.4M
　 　 └─ 25. 两变量关系检验方法综述.mp4 - 33M
　 ├─ 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步 ->
　 　 ├─ 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4 - 32.9M
　 　 ├─ 22. 课后答疑.mp4 - 32.4M
　 　 ├─ 21. 数据整理.mp4 - 24M
　 　 ├─ 20. 数据整合和数据清洗.mp4 - 97.3M
　 　 ├─ 19. 数据库基础.mp4 - 9.5M
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　 　 └─ 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4 - 56.8M
　 ├─ 章节02： 第二讲：Python基础 ->
　 　 ├─ 13. Python模块的使用.mp4 - 11.3M
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　 　 ├─ 10. Python原生态数据结构(下).mp4 - 19.3M
　 　 ├─ 9. Python原生态数据结构(上).mp4 - 27M
　 　 └─ 7. Python介绍.mp4 - 13.2M
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