Python数据科学实战：八大案例详解

 1. 为什么选择这门Python数据科学课程？   
数据科学已成为现代商业决策的核心驱动力。本课程通过8个真实商业案例（如信用卡画像、二手房定价、反欺诈模型等），将Python编程与统计学、机器学习深度结合。不同于理论教学，课程提供完整源码课件，学员可同步复现银行、电信等行业的分析流程，真正实现从工具使用到商业洞察的能力跨越。   

 2. 课程核心内容体系解析   
课程分为10大模块，层层递进构建数据科学家知识框架：   

- 基础构建：Python语法、统计原理、算法分类（1-6讲）   

- 实战进阶：特征工程、回归分析、决策树与神经网络（3-7讲）   

- 商业应用：精准营销、推荐系统、客户细分（8-10讲）   

亮点：每章均含作业讲解视频（如"信用卡客户画像分析"），通过代码调试演示强化实操能力。   

 3. 聚焦三大高价值商业场景   
- 金融风控：汽车贷款评分卡制作（逻辑回归+模型调优）   

- 客户洞察：银行渠道偏好分析（聚类+GBDT评估）   

- 智能推荐：关联规则与序贯模型实战（购物篮分析）   

案例覆盖数据清洗→建模→优化→报告输出全流程，学员可快速迁移至实际工作场景。   

 4. 适合哪些学习者？   
- 转行人员：通过Python+统计+商业案例三维度快速入门   

- 在职分析师：提升机器学习在业务中的落地能力   

- 高校学生：获取比教科书更贴近企业的实战经验   

前置要求：需具备高中数学基础，无Python经验者可从第二讲开始补足。   

 5. 课程独特优势   
- 源码级教学：提供24个作业的完整代码（如二手房房价线性回归.ipynb）   

- 双重视角：既讲算法数学原理（如主成分分析推导），也讲业务解释（如因子分析在营销中的应用）   

- 持续更新：配套电子书《数据科学商业实践》与课后答疑视频   

通过本课程，学员不仅能掌握Pandas、Sklearn、Matplotlib等工具链，更能建立用数据驱动决策的思维模式。从信用卡特征分析到银行产品推荐，每一步都紧扣商业价值，让数据科学真正成为职业发展的加速器。

资源目录列表：

├─Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍） - 带源码课件
│  ├─章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
│  │  ├─1. 数据科学的概念.mp4
│  │  ├─2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
│  │  ├─3. 数据科学的统计基础.mp4
│  │  ├─4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
│  │  ├─5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
│  │  ├─6. 面向应用的分类模型评估.mp4
│  ├─章节02： 第二讲：Python基础
│  │  ├─7. Python介绍.mp4
│  │  ├─8. Python基础数据类型和表达式.mp4
│  │  ├─9. Python原生态数据结构(上).mp4
│  │  ├─10. Python原生态数据结构(下).mp4
│  │  ├─11. Python控制流.mp4
│  │  ├─12. Python函数.mp4
│  │  ├─13. Python模块的使用.mp4
│  ├─章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
│  │  ├─14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4
│  │  ├─15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
│  │  ├─16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
│  │  ├─17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4
│  │  ├─18. 统计制图原理.mp4
│  │  ├─19. 数据库基础.mp4
│  │  ├─20. 数据整合和数据清洗.mp4
│  │  ├─21. 数据整理.mp4
│  │  ├─22. 课后答疑.mp4
│  │  ├─23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
│  │  ├─24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
│  ├─章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
│  │  ├─25. 两变量关系检验方法综述.mp4
│  │  ├─26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4
│  │  ├─27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
│  │  ├─28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4
│  │  ├─29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
│  │  ├─30. 两样本T检验.mp4
│  │  ├─31. 方差分析.mp4
│  │  ├─32. 相关分析.mp4
│  │  ├─33. 相关知识点答疑.mp4
│  │  ├─34. 简单线性回归(上).mp4
│  │  ├─35. 简单线性回归(下).mp4
│  │  ├─36. 多元线性回归.mp4
│  │  ├─37. 课后作业与课程答疑.mp4
│  │  ├─38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4
│  │  ├─39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
│  │  ├─40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
│  │  ├─41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
│  │  ├─42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
│  │  ├─43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
│  │  ├─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
│  ├─章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
│  │  ├─45. 课程答疑1.mp4
│  │  ├─46. 线性回归检验（上）.mp4
│  │  ├─47. 线性回归检验（中）.mp4
│  │  ├─48. 线性回归检验（下）.mp4
│  │  ├─49. 逻辑回归基础（上）.mp4
│  │  ├─50. 逻辑回归基础（下）.mp4
│  │  ├─51. 课程答疑2.mp4
│  │  ├─52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4
│  │  ├─53. 作业讲解2矩估计1.mp4
│  │  ├─54. 作业讲解3矩估计2.mp4
│  │  ├─55. 作业讲解4极大似然估计.mp4
│  │  ├─56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
│  │  ├─57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
│  │  ├─58. 作业讲解7模型调优.mp4
│  │  ├─59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
│  │  ├─60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4
│  ├─章节06： 第六讲：电信客户流失预警
│  │  ├─61. 课前答疑.mp4
│  │  ├─62. 决策树建模思路（上）.mp4
│  │  ├─63. 决策树建模思路（下）.mp4
│  │  ├─64. 决策树建模基本原理.mp4
│  │  ├─65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
│  │  ├─66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
│  │  ├─67. CART决策树建模原理.mp4
│  │  ├─68. 模型修剪-以CART为例.mp4
│  │  ├─69. 案例讲解1.mp4
│  │  ├─70. 神经网络基本概念.mp4
│  │  ├─71. 人工神经网络结构.mp4
│  │  ├─72. 感知器.mp4
│  │  ├─73. 案例讲解2.mp4
│  │  ├─74. BP神经网络.mp4
│  │  ├─75. 课后答疑.mp4
│  ├─章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
│  │  ├─76. 不平衡分类概述.mp4
│  │  ├─77. 欠采样.mp4
│  │  ├─78. 过采样.mp4
│  │  ├─79. 综合采样.mp4
│  │  ├─80. 案例讲解.mp4
│  │  ├─81. 集成学习概述.mp4
│  │  ├─82. 随机森林.mp4
│  │  ├─83. Adaboost算法.mp4
│  │  ├─84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4
│  ├─章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例
│  │  ├─085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4
│  │  ├─086. 主成分分析理论基础1.mp4
│  │  ├─087. 主成分分析理论基础2.mp4
│  │  ├─088. 主成分分析理论基础3.mp4
│  │  ├─089. 主成分分析案例1.mp4
│  │  ├─090. 主成分分析案例2.mp4
│  │  ├─091. 因子分析1.mp4
│  │  ├─092. 因子分析2.mp4
│  │  ├─093. 稀疏主成分分析.mp4
│  │  ├─094. 变量聚类原理.mp4
│  │  ├─095. 变量聚类操作.mp4
│  │  ├─096. 答疑1.mp4
│  │  ├─097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4
│  │  ├─098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4
│  │  ├─099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4
│  │  ├─100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4
│  │  ├─101. 答疑2.mp4
│  ├─章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
│  │  ├─102. 凸优化基本概念.mp4
│  │  ├─103. 凸集的概念.mp4
│  │  ├─104. 凸函数.mp4
│  │  ├─105. 无约束凸优化计算.mp4
│  │  ├─106. 有约束凸优化计算.mp4
│  │  ├─107. 朴素贝叶斯分类器.mp4
│  │  ├─108. 支持向量机引论.mp4
│  │  ├─109. 线性可分的支持向量机.mp4
│  │  ├─110. 线性不可分的支持向量机.mp4
│  │  ├─111. 支持向量机使用案例.mp4
│  │  ├─112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│  │  ├─113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│  │  ├─114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│  │  ├─115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│  │  ├─116. 客户画像与标签体系.mp4
│  │  ├─117. 客户细分.mp4
│  │  ├─118. 聚类的基本逻辑.mp4
│  │  ├─119. 系统聚类(上).mp4
│  │  ├─120. 系统聚类(下).mp4
│  │  ├─121. K-means聚类.mp4
│  │  ├─122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4
│  │  ├─123. 课后答疑.mp4
│  ├─章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
│  │  ├─124. 智能推荐（上）.mp4
│  │  ├─125. 智能推荐（下）.mp4
│  │  ├─126. 购物篮分析与运用.mp4
│  │  ├─127. 关联规则（上）.mp4
│  │  ├─128. 关联规则（中）.mp4
│  │  ├─129. 关联规则（下）.mp4
│  │  ├─130. 序贯模型.mp4
│  │  ├─131. 相关性在推荐中的运用.mp4
│  │  ├─132. 答疑.mp4