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案例实战:学生校园卡消费行为分析

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握数据探索与预处理、数据可视化分析的主要方法与技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。     

案例:网购商品评分预测

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握数据探索、属性规约的方法和技能,能够根据实际需求选择合适的算法构建模型并进行评估,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

购物篮商品推荐

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握使用matplotlib绘制图形进行可视化分析和数据探索分析的主要方法和技能,掌握常见关联规则算法的实现原理,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

实战案例:信用卡评分建模分析

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二、技术点       numpy、pandas、sklearn等。  

案例:生活大实惠:O2O优惠劵使用预测

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握特征构建的主要方法,熟悉使用pandas模块处理样本数据的基本方法,掌握预测模型的构建、训练和评估方法,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

案例:天猫用户重复购买预测

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握缺失值和重复值处理的常用方法,熟悉绘制可视化图形对数据进行探索,掌握特征工程的搭建和构建预测模型对天猫用户重复购买率进行预测的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

P2P信贷结果预测(Python)

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一、课程简介       通过学习本案例,可了解P2P信贷的概念,掌握数据抽取、数据探索、数据预处理与分析建模的主要方法和技能,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

信用卡高风险客户识别(Python)

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握对获取的数据进行处理以及可视化分析的主要方法和技能,可以构建相应的模型进行客户分群,并进行模型评价,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

人工智能核心课-深度神经网络

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一、课程简介      通过学习本课程,可掌握构建卷积神经网络CNN、构建循环神经网络RNN、长短时间记忆模型LSTM的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘工作奠定基础。

TensorFlow2深度学习实战

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握构建卷积神经网络CNN、构建循环神经网络RNN、长短时间记忆模型LSTM的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘工作奠定基础。