打字猴:1.700497537e+09
1700497537 8.1 6.1 项目背景和业务分析需求的提出 [:1700499445]
1700497538 8.2 6.2 数据分析师参与需求讨论 [:1700499459]
1700497539 8.3 6.3 制定需求分析框架和分析计划 [:1700499475]
1700497540 8.4 6.4 抽取样本数据、熟悉数据、数据清洗和摸底 [:1700499508]
1700497541 8.5 6.5 按计划初步搭建挖掘模型 [:1700499528]
1700497542 8.6 6.6 与业务方讨论模型的初步结论，提出新的思路和模型优化方案 [:1700499555]
1700497543 8.7 6.7 按优化方案重新抽取样本并建模，提炼结论并验证模型 [:1700499595]
1700497544 8.8 6.8 完成分析报告和落地应用建议 [:1700499622]
1700497545 8.9 6.9 制定具体的落地应用方案和评估方案 [:1700499636]
1700497546 8.10 6.10 业务方实施落地应用方案并跟踪、评估效果 [:1700499648]
1700497547 8.11 6.11 落地应用方案在实际效果评估后，不断修正完善 [:1700499675]
1700497548 8.12 6.12 不同运营方案的评估、总结和反馈 [:1700499691]
1700497549 8.13 6.13 项目应用后的总结和反思 [:1700499706]
1700497550 9 第7章 数据挖掘建模的优化和限度 [:1700499718]
1700497551 9.1 7.1 数据挖掘模型的优化要遵循有效、适度的原则 [:1700499736]
1700497552 9.2 7.2 如何有效地优化模型 [:1700499752]
1700497553 9.2.1 7.2.1 从业务思路上优化 [:1700499755]
1700497554 9.2.2 7.2.2 从建模的技术思路上优化 [:1700499777]
1700497555 9.2.3 7.2.3 从建模的技术技巧上优化 [:1700499793]
1700497556 9.3 7.3 如何思考优化的限度 [:1700499805]
1700497557 9.4 7.4 模型效果评价的主要指标体系 [:1700499817]
1700497558 9.4.1 7.4.1 评价模型准确度和精度的系列指标 [:1700499822]
1700497559 9.4.2 7.4.2 ROC曲线 [:1700499896]
1700497560 9.4.3 7.4.3 KS值 [:1700499915]
1700497561 9.4.4 7.4.4 Lift值 [:1700499953]
1700497562 9.4.5 7.4.5 模型稳定性的评估 [:1700499997]
1700497563 10 第8章 常见的数据处理技巧 [:1700500009]
1700497564 10.1 8.1 数据的抽取要正确反映业务需求 [:1700500039]
1700497565 10.2 8.2 数据抽样 [:1700500057]
1700497566 10.3 8.3 分析数据的规模有哪些具体的要求 [:1700500079]
1700497567 10.4 8.4 如何处理缺失值和异常值 [:1700500095]
1700497568 10.4.1 8.4.1 缺失值的常见处理方法 [:1700500100]
1700497569 10.4.2 8.4.2 异常值的判断和处理 [:1700500120]
1700497570 10.5 8.5 数据转换 [:1700500140]
1700497571 10.5.1 8.5.1 生成衍生变量 [:1700500155]
1700497572 10.5.2 8.5.2 改善变量分布的转换 [:1700500177]
1700497573 10.5.3 8.5.3 分箱转换 [:1700500207]
1700497574 10.5.4 8.5.4 数据的标准化 [:1700500223]
1700497575 10.6 8.6 筛选有效的输入变量 [:1700500244]
1700497576 10.6.1 8.6.1 为什么要筛选有效的输入变量 [:1700500251]
1700497577 10.6.2 8.6.2 结合业务经验进行先行筛选 [:1700500273]
1700497578 10.6.3 8.6.3 用线性相关性指标进行初步筛选 [:1700500283]
1700497579 10.6.4 8.6.4 R平方 [:1700500312]
1700497580 10.6.5 8.6.5 卡方检验 [:1700500363]
1700497581 10.6.6 8.6.6 IV和WOE [:1700500381]
1700497582 10.6.7 8.6.7 部分建模算法自身的筛选功能 [:1700500434]
1700497583 10.6.8 8.6.8 降维的方法 [:1700500446]
1700497584 10.6.9 8.6.9 最后的准则 [:1700500456]
1700497585 10.7 8.7 共线性问题 [:1700500468]
1700497586 10.7.1 8.7.1 如何发现共线性 [:1700500475]
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