2023-04-23 18:01:50
(资料图)
[游戏氛金]Ch6.4模型融合(1)分类算法解决数据的偏态问题226-[游戏金]Ch6.4模型融合(2)GBDT回归的预测与调优227-[异常检测]Ch 0数据概况与案例导读可228-[异常检测]Ch1 电商的核心价值:更高的交易效率229-[异常检测]Ch2电商交易模式:开放平台vs价值链整230-[异常检测]Ch3 淘宝vs京东:迥然不同的盈利模式[异常检测]Ch4异常订单检测:商家的帮手，平台的抓手[异常检测]Ch 5.1数据预处理(1):基本特征探索与缺失值处理237-5.2数据预外理(2):重复值与异常值外理233-是宣检特征工程(1)建立benchmark，分割训练集与测试集235[异常检视特征工程(2)基于时间与城市构建编码函数与特征行生函数Ch6.3特征工程(3)简单变量的处理，连续型变量的处理方法[异常检测Ch64特征工程(4)复杂离散型变量的特征衍生与编码237-[异常检测]238-[号堂检测Ch 71建模与调参(1)验证特征工程效果，解决样本不均衡问题[异常检测]Ch 7.2 建模与调参(2)树的数量、学习率、控制过拟合口240-[异常检测]Ch 73 建模与调参(3)基于软投票的模型融合口241-[用户流失]Part1.1业务背景与Kaggle平台使用方法介绍242-[用户流失]Part1.2数据字段解释与数据质量检验口243-[用户流失]Part1.3字段类型转化与缺失值填补口244-[用户流失]Part 1.4异常值检测同245-[用户流失]Part15相关性分析百246-[用户流失]Part 1.6数据探索性分析与可视化呈现回247-[用户流失]Part 2.1数据重编码: OrdinalEncoder过程248-[用户流失]Part 2.2 数据重编码: OneHotEncoder过程249-[用户流失]Part 23 转化器流水线:ColumnTransformer过程日250-[用户流失]Part 2.4特征变换:数据标准化与归一化251-[用户流失]Part25 连续变量分箱:等宽等频与聚类分箱口252-[用户流失]Part26连续变量分箱:目标编码与有监督分箱253-[用户流失]Part2.7 逻辑回归机器学习流构建与训练254-[用户流失]Part28 逻辑回归机器学习流超参数搜索调优日255-[用户流失]Part 29 自定义sklearn评估器网格搜索口256-[用户流失]Part210逻辑回归模型解释与特征系数解读在2201[训练营6期]数据分析实战中搜索257-[用户流失]Part2.11决策树模型训练与优化258[用户流失]Part212决策树模型解释与结果解读259-[广告投放]Ch1.1广告&营销的本质260-[广告投放]Ch1.24P营销理论:产品261-[广告投放]Ch1.34P营销理论:价格262-[广告投放]Ch1.44P营销理论:渠道与推广263-[广告投放]Ch1.5互联网公司如何靠流量致富?d264-[广告投放]Ch1.6以抖音为例聊聊互联网企业的变现之路265-[广告投放]Ch2.1广告投放的目的、渠道形式及计费方式266-[广告投放]Ch2.2如何量广告效果及优化广告策略267-[广告投放]Ch3.1在线教育发展历程268-[广告投放]Ch3.2在线教育已死?No，加时赛已开启d269-[广告投放]Ch3.3行业洗牌:数据从业者机会何在?270-[广告投放]Ch3.4流量为王:在线教育的财富密码271-[广告投放]Ch3.5在线教育的广告投放流程272-[广告投放]Ch3.6在线教育广告投放案例分享(K12领域)273-[广告投放]Ch4.1数据指标体系的重要性及判断标准274-[广告投放]Ch4.2搭建指标体系的起点:理解业务275-[广告投放]Ch4.3搭建指标体系:定目标&理流程276-[广告投放]Ch4.4搭建指标体系:选指标&搭体系277-[广告投放]Ch51案例基本背景及数据情况278-[广告投放]Ch5.2[选学]互联网巨头们的数据库演变之路279-[广告投放]Ch5.3[选学]创建python与数据库之间的连接过280-[广告投放]Ch5.4[选学]将python中的DF数据导入数据库281-[广告投放]Ch5.5[选学]使用pandas完成数据库数据的读取和更新282-[广告投放]Ch56数据分布情况及特征相关性分析回289-[广告投放]C290-[广告投放]C291-[广告投放]C292-[广告投放]C293-[广告投放]C294-[广告投放]C295-[广告投放]C296-[广告投放]0297-[广告投放]C司298-[广告投放]C299-[广告投放]300-[广告投放]301-简历项目模板302-[数分报告]0303-[数分报告]0304-[数分报告]0305-[数分报告]g306-[数分报告]0307-[数分报告]0口308-(数分报告]0309-[数分报告]0310-[数分报告]311-[数分报告]312-[数分报告]313-[数分报告]314-[数分报告]283-[广告投放]Ch61特征探索:各渠道流量基本情况284-[广告投放]Ch6.2特征探索:渠道流量Top20分析285-[广告投放]Ch6.3特征探索:渠道质量Top20分析286-[广告投放]Ch6.4特征探索:投放总时间越长引流效果越好?287-[广告投放]Ch6.5特征探索:不同投放时间下，渠道的流量和质量表现288[广告投放]Ch6.6特征探索:用户注册行为分析
