响木课堂-响木SVIP目录-【待整理】合集/待整理11/Python数据挖掘与深度学习系列-行业案例版/1、客户流失分析 _ Python数据分析行业案例课程1

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10_2_6-极端值与异常值的处理.mp4
11_2_7-连续特征的处理思路.mp4
12_2_8-连续特征的分箱.mp4
13_2_9-分类特征的处理.mp4
14_2_10-缺失值的处理.mp4
15_2_11-特征筛选.mp4
16_2_12-数据衍生的基本思路.mp4
17_2_13-本案例数据准备的具体操作.mp4
18_3_1-如何选择分析模型.mp4
19_3_2【补课】聚类分析概述.mp4
1_1_1-流失分析课程介绍.mp4
20_3_3【补课】聚类分析的方法框架.mp4
21_3_4-用聚类分析做群体细分.mp4
22_3_5【补课】树模型的基本原理.mp4
23_3_6【补课】树模型的各种算法.mp4
24_3_7-用树模型生成流失规则.mp4
25_3_8【补课】神经网络的基本原理.mp4
26_3_9【补课】神经网络原理的具体演示.mp4
27_3_10-用神经网络计算流失评分.mp4
28_3_11【补课】模型参数的网格搜索.mp4
29_3_12-神经网络的参数调优.mp4
2_1_2-希望回答的商业问题.mp4
30_4_1-从模型结果到营销预演.mp4
31_4_2-营销预演的代码实现.mp4
32_4_3-流失分析进一步的改进方向.mp4
33_5_1-银行业务的一些基本概念.mp4
34_5_2-流失分析对银行业务的价值.mp4
35_6_1-内部与外部数据源.mp4
36_6_2-数据字典的应用价值.mp4
37_6_3-银行数据的预处理.mp4
38_6_4-银行数据的变量衍生.mp4
39_6_5-第三方数据的预处理.mp4
3_1_3-流失可能和哪些因素相关.mp4
40_6_6-数据源的合并.mp4
41_7_1【补课】-GBDT方法介绍.mp4
42_7_2-GBDT模型的应用.mp4
43_7_3-GBDT调优1：模型整体参数.mp4
44_7_4-GBDT调优2：单棵树参数与综合调优.mp4
45_7_5【补课】模型集成的基本原理.mp4
46_7_6-多种模型的联合应用.mp4
4_1_4-如何定义时间窗口与收益.mp4
5_2_1-数据理解与准备阶段要做的工作.mp4
6_2_2-数据源概况.mp4
7_2_3-特征工程概述.mp4
8_2_4-对案例的数据探索：概述.mp4
9_2_5-对案例的数据探索：代码实现.mp4

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