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基于Python +Spark的数据科学与商业实践(金融风控 客户预警 信用评分卡 企业内训)

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发表于 2025-11-9 10:15:09 | 显示全部楼层 |阅读模式
基于Python+Spark的数据科学与商业实践(金融风控 客户预警 信用评分卡 企业内训)
  课程代码课件
  17 金融行业初始和行为信用评级在企业中的实际应用.mp4
  8 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(四).mp4
  40 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - Apiri算法原理及代码实现(基于PySpark).mp4
  32 案例:实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 (下).mp4
  23 基于客户生命周期的数据分析代码案例(下).mp4
  26 案例:实战个人贷款违约预测模型(三).mp4
  24 案例:实战个人贷款违约预测模型(一).mp4
  28 案例:实战个人贷款违约预测模型(五).mp4
  16 金融行业客户获取与价值预测在企业中的实际应用.mp4
  6 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(二).mp4
  14 CRM 数据挖掘常用分类算法举例(下).mp4
  2 数据科学的应用场景.mp4
  7 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(三).mp4
  1 数据科学概述.mp4
  30 案例:实战个人贷款违约预测模型(七).mp4
  15 金融行业客户生命周期价值在企业中的实际应用.mp4
  35 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 购物车算法分析.mp4
  25 案例:实战个人贷款违约预测模型(二).mp4
  21 金融行业客户流失预测与挽留在企业中的实际应用.mp4
  13 CRM 数据挖掘常用分类算法举例(上).mp4
  20 金融行业复杂网络反欺诈原理及在企业中的实际应用.mp4
  38 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法代码实现(基于PySpark).mp4
  4 数据科学基本概念.mp4
  11 数据科学家的能力范畴.mp4
  27 案例:实战个人贷款违约预测模型(四).mp4
  31 案例:实战个人贷款违约预测模型 - 基于PySpark的实现 (上).mp4
  18 金融行业客户洞察原理及在企业中的实际应用.mp4
  36 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建(上).mp4
  33 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 场景、原理与企业应用 .mp4
  37 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - Python+Spark大数据开发环境搭建(下).mp4
  5 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(一).mp4
  10 数据科学家的角色及功能.mp4
  39 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则算法详解.mp4
  22 基于客户生命周期的数据分析代码案例(上).mp4
  3 数据科学与客户智能.mp4
  9 案例:利用RFM营销模型代码演示分析流程(五).mp4
  29 案例:实战个人贷款违约预测模型(六).mp4
  12 CRM 数据分析涉及的技术与业务.mp4
  19 金融行业交叉销售原理及在企业中的实际应用.mp4
  34 案例:实战银行零售产品的交叉营销 - 关联规则挖掘算法.mp4
   代码.exe
   资料.exe
   课件.exe
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