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必修课1：Python数据科学课程大纲
必修课2：Python八大案例课程大纲
必修课3：R语言实战案例课程大纲
立即学习
1： Python与数据科学应用
课时1：数据科学简介与应用
课时2：Python与数据科学
课时3：安装Anaconda
课时4：使用Jupyter Notebook
课时5：Python 3语法变量类型
课时6：Python 3语法之列表
课时7：Python 3语法之元组
课时8：Python 3语法之字典
课时9：Python 3语法之for循环，if分支语句
课时10：Python 3语法之函数
课时11：Python 3语法之模块导入
课时12：Python 3语法之代码保存与分享
课时13：数据科学步骤详解
课时14：实战范例 - 使用Python计算文章中的字词频率
2： 数据搜集实例
课时15：数据型态
课时16：结构化vs半结构化vs非结构化数据
课时17：Python IO与档案处理
课时18：处理CSV格式数据
课时19：处理Excel格式数据
课时20：处理JSON格式数据
课时21：处理XML格式数据
课时22：网络爬虫架构
课时23：使用开发人员工具
课时24：BeautifulSoup撰写网络爬虫（1）
课时25：BeautifulSoup撰写网络爬虫（2）
课时26：实战范例 - 房天下(Fang.com)屋价资料搜集(1)
课时27：实战范例 - 房天下(Fang.com)屋价资料搜集(2)
课时28：实战范例 - 房天下(Fang.com)屋价资料搜集(3)
3： 资料清理(I)
课时29：资料清理概论
课时30：简介Pandas -使用Pandas处理资料(1)
课时31：简介Pandas -使用Pandas处理资料(2)
课时32：资料筛选
课时33：侦测遗失值
课时34：补齐遗失值
课时35：实战范例 - 房屋资料处理
4： 资料清理(II)
课时36：资料转换
课时37：处理时间格式资料
课时38：重塑资料
课时39：学习正规表达式(1)
课时40：学习正规表达式(2)
课时41：实战范例 - 新闻资料处理(1)
课时42：实战范例 - 新闻资料处理(2)
5： 资料探索与资料视觉化
课时43：使用Pandas产生叙述性统计
课时44：如何使用Pandas绘制统计图表(1)
课时45：如何使用Pandas绘制统计图表(2)
课时46：实战范例 - 网页浏览纪录资料分析
6： 资料储存实例
课时47：关联式资料库- SQLite简介
课时48：将资料储存至资料库中
课时49：使用SQL Query分析结构化资料
课时50：实战范例 - 汇率资讯储存与管理
7： 使用机器学习建立数据模型(回归模型)
课时51：机器学习基础
课时52：Scikit-Learn套件简介
课时53：监督式学习与非监督式学习
课时54：回归分析(1)
课时55：回归分析(2)
课时56：回归分析(3)
课时57：回归模型评估
课时58：实战范例 - 使用回归模型分析房屋价格
8： 使用机器学习建立数据模型(分类模型)
课时59：资料分类-决策树(1)
课时60：资料分类-决策树(2)
课时61：资料分类- Logistic Regression
课时62：资料分类- SVM
课时63：资料分类-类神经网路(1)
课时64：资料分类-类神经网路(2)
课时65：资料分类-随机森林
课时66：实战范例 - 使用分类模型预测客户流失
9： 使用机器学习建立数据模型 (验证模型)
课时67：混淆矩阵（Confusion Matrix )与其意义
课时68：交叉验证(Cross Validation)
课时69：使用ROC评估不同分类模型
课时70：实战范例 - 评估不同客户流失分析模型
10： 使用机器学习建立数据模型(资料分群)
课时71：分群方法-阶层式分群
课时72：分群方法- Kmeans分群
课时73：分群方法- DBScan分群
课时74：分群结果评估
课时75：实战范例 - 利用分群找出文章主题
11： 使用机器学习建立数据模型(特征筛选与降低维度)
课时76：特征筛选(Feature Selection)
课时77：特征萃取-PCA
课时78：特征萃取-SVD
课时79：实战范例 - 使用SVD 压缩图档
12： 使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇)
课时80：关联分析(Association Rule)
课时81：频繁样式探勘(Frequent Pattern Mining)
课时82：实战范例 - 购物篮分析实例
立即学习
1： 第一讲： 数据科学家的武器库
课时1：数据科学的概念
课时2：以示例讲解数据建模和数学建模
课时3：数据科学的统计基础
课时4：面向应用的数据挖掘算法分类
课时5：各类算法的适用场景讲解
课时6：面向应用的分类模型评估
2： 第二讲：Python基础
课时7：Python介绍
课时8：Python基础数据类型和表达式
课时9：Python原生态数据结构(上)
课时10：Python原生态数据结构(下)
课时11：Python控制流
课时12：Python函数
课时13：Python模块的使用
3： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
课时14：描述性统计与探索型数据分析（上）
课时15：描述性统计与探索型数据分析（下）
课时16：描述性方法大全与Python绘图（上）
课时17：描述性方法大全与Python绘图（下）
课时18：统计制图原理
课时19：数据库基础
课时20：数据整合和数据清洗
课时21：数据整理
课时22：课后答疑
课时23：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1
课时24：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2
4： 第四讲：二手房价格分析报告
课时25：两变量关系检验方法综述
课时26：参数估计简介及概念介绍(上）
课时27：参数估计简介及概念介绍(下）
课时28：假设检验与单样本T检验(上)
课时29：假设检验与单样本T检验(下)
课时30：两样本T检验
课时31：方差分析
课时32：相关分析
课时33：相关知识点答疑
课时34：简单线性回归(上)
课时35：简单线性回归(下)
课时36：多元线性回归
课时37：课后作业与课程答疑
课时38：第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍
课时39：作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述
课时40：作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1
课时41：作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2
课时42：作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验
课时43：作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型
课时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
5： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
课时45：课程答疑1
课时46：线性回归检验（上）
课时47：线性回归检验（中）
课时48：线性回归检验（下）
课时49：逻辑回归基础（上）
课时50：逻辑回归基础（下）
课时51：课程答疑2
课时52：第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍
课时53：作业讲解2矩估计1
课时54：作业讲解3矩估计2
课时55：作业讲解4极大似然估计
课时56：作业讲解5线性回归的极大似然估计
课时57：作业讲解6逻辑回归的极大似然估计
课时58：作业讲解7模型调优
课时59：作业讲解8流失预警模型的调优
课时60：作业讲解9最近邻域法的参数调优
6： 第六讲：电信客户流失预警
课时61：课前答疑
课时62：决策树建模思路（上）
课时63：决策树建模思路（下）
课时64：决策树建模基本原理
课时65：Quinlan系列决策树建模原理-ID3
课时66：06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5
课时67：CART决策树建模原理
课时68：模型修剪-以CART为例
课时69：案例讲解1
课时70：神经网络基本概念
课时71：人工神经网络结构
课时72：感知器
课时73：案例讲解2
课时74：BP神经网络
课时75：课后答疑
7： 第七讲：个人银行反欺诈模型
课时76：不平衡分类概述
课时77：欠采样
课时78：过采样
课时79：综合采样
课时80：案例讲解
课时81：集成学习概述
课时82：随机森林
课时83：Adaboost算法
课时84：提升树、GBDT和XGBoost
8： 第八讲：慈善机构精准营销案例
课时85：多元统计基础与变量约减的思路
课时86：主成分分析理论基础1
课时87：主成分分析理论基础2
课时88：主成分分析理论基础3
课时89：主成分分析案例1
课时90：主成分分析案例2
课时91：因子分析1
课时92：因子分析2
课时93：稀疏主成分分析
课时94：变量聚类原理
课时95：变量聚类操作
课时96：答疑1
课时97：案例2：精准营销的两阶段预测模型1
课时98：案例2：精准营销的两阶段预测模型2
课时99：案例2：精准营销的两阶段预测模型3
课时100：案例2：精准营销的两阶段预测模型4
课时101：答疑2
9： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
课时102：凸优化基本概念
课时103：凸集的概念
课时104：凸函数
课时105：无约束凸优化计算
课时106：有约束凸优化计算
课时107：朴素贝叶斯分类器
课时108：支持向量机引论
课时109：线性可分的支持向量机
课时110：线性不可分的支持向量机
课时111：支持向量机使用案例
课时112：GBDT和分类模型评估(算法角度)
课时113：GBDT和分类模型评估(算法角度)
课时114：GBDT和分类模型评估(算法角度)
课时115：GBDT和分类模型评估(算法角度)
课时116：客户画像与标签体系
课时117：客户细分
课时118：聚类的基本逻辑
课时119：系统聚类(上)
课时120：系统聚类(下)
课时121：K-means聚类
课时122：使用决策树做聚类后客户分析
课时123：课后答疑
10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
课时124：智能推荐（上）
课时125：智能推荐（下）
课时126：购物篮分析与运用
课时127：关联规则（上）
课时128：关联规则（中）
课时129：关联规则（下）
课时130：序贯模型
课时131：相关性在推荐中的运用
课时132：答疑
立即学习
1： R语言基础知识（资料下载群公告第一个链接，第一次作业自己练习为主）
课时2：课程开篇及R与RStudio的安装
课时3：R快速入门
课时4：数据对象详解
课时5：数据读入的常用方法
课时6：访问数据库管理系统的常用方法介绍
课时7：win7下的MYSQL安装及odbc数据源配置详解
课时8：安装及使用RODBC包，通过sqlSave函数将R中的数据框插入到MYSQL表中
课时9：通过R对mysql的表进行查询、删除等操作
课时10：RMySQL包在windows上的简单实用及解决中文乱码问题
课时11：在windows上通过XML和rvest包读取网络表格数据
课时12：通过readLines函数爬取团购网数据1
课时13：通过readLines函数爬取团购网数据2
课时14：通过rvest爬取团购网数据
2： 数据与处理实战
课时15：数据基本原理及哑变量处理
课时16：数据抽样及数据清洗
课时17：游戏行业数数据预处理案例演示
课时18：作业答疑
3： 数据分析常用方法
课时19：指标数据可视化
课时20：同比环比和趋势线拟合
课时21：案例：时间序列数据预测
课时22：案例：活跃时间段相关分析
课时23：案例：玩家偏好对应分析
课时24：作业答疑
4： 用户行为轨迹分析：漏斗模型与路径分析实战
课时25：漏斗模型的基本原理及案例数据介绍
课时26：业务案例：新手教程漏斗模型（EXCEL版）
课时27：业务案例：新手教程漏斗模型（R版）
课时28：路径分析的应用场景和常用方法
课时29：sunburst事件流向图的原理及R语言实现
课时30：业务案例：游戏点击事件路径分析（基于时序关联规则）
5： 留存分析实战
课时31：留存分析理论知识介绍
课时32：留存率预测曲线（EXCEL版）1
课时33：留存率预测曲线（EXCEL版）2
课时34：留存率预测曲线（R版）
课时35：留存率预测平台搭建
6： 分类预测及模型评估
课时36：KNN近邻分类
课时37：朴素贝叶斯分类
课时38：决策树分类
课时39：其他分类算法及模型评估（附作业）
课时40：第六课作业讲解（配套资料在第七课中）
7： 用户付费行为深度挖掘实战
课时41：LTV基本原理及预测
课时42：关联规则的基本原理
课时43：业务案例：利用关联规则研究用户物品偏好
课时44：R语言智能推荐
8： 用户关系深度挖掘--社会网络
课时45：社会网络图的基本概念及布局
课时46：社会网络图的参数及优化
课时47：业务案例及社群发现
课时48：networkD3包绘制交互网络图
9： 用户质量评分模型搭建
课时49：渠道分析原理及四象限法则
课时50：自定义函数channel_score详解
课时51：渠道用户得分计算
课时52：番外篇：R语言可视化数据挖掘工具Rattle
10： 收入分析实战
课时53：RFM模型介绍及R语言实现
课时54：业务案例：游戏经济健康度与用户关系分析
课时55：航空公司客户价值分析
11： 数据挖掘之经典线性回归（补充知识）
课时55：经典线性回归模型理论介绍
课时56：线性回归模型最小二乘法的数学原理
课时57：线性回归模型的判定系数
课时58：自定义函数求回归系数和判定系数拟合度
课时59：构建test数据集验证自定义函数
课时60：lm函数及其他函数介绍
课时61：lm函数案例详解
课时62：对cars数据集进行线性回归模型构建及结果可视化
课时63：对cars数据集进行指数变换后建模并 对比效果
课时64：利用MASS包的boxcox函数寻找指数（对数）变换的最优值
课时65：多个数值自变量的线性回归模型构建
课时66：利用逐步回归选择最有模型
课时67：当自变量有定性变量情况下的模型讲解
课时68：通过鸢尾花数据集解释为什么需要做逻辑回归
课时69：逻辑回归基本原理介绍
课时70：逻辑回归案例演示

可从以下课程中任选5门选修课，强化能力

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常见问题/Question & Answer

  • Q：SVIP 会员如何使用？

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  • Q：学习过程中遇到问题怎么办？

    A：可以直接在课程中独享的答疑区进行提问，讲师会积极回答问题。此外，凡参加课程的学员都会进入课程内容VIP群，讲师和社区专家会分享知识和答疑问题。

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