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财务大数据分析实战
第10任务： 3-4 样本选择
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任务列表
第1任务： 1-1背景介绍、分析逻辑、现状及趋势
第2任务： 2-1基本原则、数据源（核心数据）
第3任务： 2-2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： 5.总结
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