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财务数据分析应用实战
第23任务: 4-1 分层次的专业化展现
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任务列表
第1任务: 1-1+1-2_P背景介绍、分析逻辑
第2任务: 2-1_P基本原则、数据源(核心数据)
第3任务: 2-2_P数据源(跨界数据、互联网数据)
第4任务: 2-3 数据采集与存储
第5任务: 2-4 数据整理
第6任务: 2-5 数据质量分析
第7任务: 3-1 主要思路、分析环境、分析目标、样本分组
第8任务: 3-2 数据处理(原理介绍)
第9任务: 3-3 数据处理(程序演示)
第10任务: 3-4 样本选择
第11任务: 3-5 模型构建:神经网络、决策树
第12任务: 3-6 模型构建:支持向量机、K近邻回归
第13任务: 3-7 模型构建:随机森林基本原理
第14任务: 3-8 模型构建:随机森林程序实例
第15任务: 3-9 模型构建:五折交叉检验程序实例
第16任务: 3-10 模型构建:时间序列
第17任务: 3-11 模型构建:贝叶斯网络
第18任务: 3-12 模型构建:关联规则分析1
第19任务: 3-13 模型构建:关联规则分析2
第20任务: 3-14 模型构建:文本挖掘
第21任务: 3-15 附加价值:随机森林变量重要性等
第22任务: 3-16 总结-案例的主程序介绍
第23任务: 4-1 分层次的专业化展现
第24任务: 4-2 大数据可视化展现
第25任务: 4-2 翻录(压缩)
第26任务: 5.总结
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