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第一章 数据科学之数据分析篇
1.1 数据分析概述试看
1.2 数据分析思维和方法试看
1.3 数据挖掘分析试看
1.4 数据分析在评分建模中的重要地位试看
第二章 数据清洗和处理
2.1 数据清洗与处理概述试看
2.2 对非结构化数据进行结构化试看
2.3 数据缺失值填充-概述和原因试看
2.4 数据缺失值填充-方法试看
2.6 数据标准化与归一化-min-max标准化试看
2.7 数据标准化与归一化-行归一化标准化试看
第三章 特征工程
3.1 特征工程概述试看
3.2 特征选择概述试看
3.3 特征选择-过滤方法试看
3.4 特征选择-封装方法和嵌入方法试看
3.5 特征编码试看
3.6 特征转换试看
3.7 特征转换-主成分分析试看
3.8 特征转换-线性判别分析试看
第四章 建立基本的模型框架和策略
4.1 基本模型框架试看
4.2 线性回归与多项式回归试看
4.3 逻辑回归试看
4.4 K近邻法试看
4.5 支持向量机试看
4.6 朴素贝叶斯试看
4.7 决策树试看
4.8 随机森林试看
4.9 聚类分析试看
第五章 模型检验和模型验证
5.1 背景模块：支持模型验证的框架介绍试看
5.2 管理机制与流程试看
5.3 验证方法与内容（上）试看
5.4 验证方法与内容（下）试看
5.5 启示与借鉴试看
第六章 模型优化
6.1 前言模块：模型优化介绍试看
6.2 超参调优——网格搜索试看
6.3 超参调优——随机搜索试看
6.4 超参调优——贝叶斯优化试看
6.5 模型集成——Voting试看
6.6 模型集成——Bagging试看
6.7 模型集成——Boosting试看
6.8 模型集成——Stacking试看
6.9 模型优化小结试看
第七章 模型应用和解释
7.1 模型的可解释性试看
7.2 全局解释试看
7.3 局部解释-LIME试看
7.4 局部解释-SHAP试看
第八章 预测建模基本流程介绍
8.1 流程基本介绍试看
8.2.1 模型的设计——要点介绍试看
8.2.2 模型的设计——目标变量的确定试看
8.2.3 模型的设计——要点介绍（cont.）试看
8.2.4 模型的设计——总体和样本的选择试看
8.3.1 模型的搭建——建模过程试看
8.3.2 模型的搭建——打分卡分析试看
8.3.3 模型的搭建——变量初选试看
8.3.4 模型的搭建——变量的分析和处理试看
8.3.5 模型的搭建——字符变量处理方法简介试看
8.3.6 模型的搭建——模型选择常用的性能指标试看
8.3.7 模型的搭建——模型的边际监测试看
8.3.8 模型的搭建——模型的搭建和选择试看
8.4.1 模型的实施与监控——最终模型的确立试看
8.4.2 模型的实施与监控——业务部门的核收试看
8.4.3 模型的实施与监控——建模后分析试看
8.4.4 模型的实施与监控——建模后业务决策分析试看
8.4.5 模型的实施与监控——建模实施试看
8.4.6 模型的实施与监控——模型监控与建档试看
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