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内容大纲
《金融数据分析和数据挖掘案例实战》是一本聚焦金融数据处理与挖掘的专业图书。它以客户画像为核心,涵盖原理、技术、管理等篇章,详述数据挖掘方法论及信贷各环节模型构建,如申请、行为、催收评分卡等。本书通过大量的案例展示如何运用数据解决实际问题,从数据理解、预处理,到模型构建、评估与应用,还涉及算法工程化内容,助力金融从业者及相关专业人士提升数据分析能力,挖掘数据价值,推动金融业务创新与决策优化。 -
作者介绍
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目录
第1篇 原理篇
第1章 数据科学思维
1.1 数据科学的工作范式
1.2 数据分析方法和流程
1.2.1 发现问题
1.2.2 近因分析
1.2.3 根因分析
1.2.4 做出预测
1.2.5 制定方案
1.2.6 验证方案
1.3 数据挖掘方法论
1.3.1 CRISP-DM方法论
1.3.2 SEMMA方法论
1.4 金融行业数据挖掘场景
第2篇 技术篇
第2章 某银行贷款产品精准营销模型
2.1 数据介绍
2.2 商业分析
2.2.1 发现问题
2.2.2 诊断问题
2.2.3 明确目标
2.2.4 定性分析
2.3 数据理解
2.3.1 建立特征体系
2.4 数据准备
2.4.1 提取被解释变量
2.4.2 提取静态特征和时点特征
2.4.3 提取时期特征
2.4.4 提取预测用数据宽表
2.5 建模和评估
2.5.1 定量客户画像与数据清洗
2.5.2 建立逻辑回归模型
2.5.3 评估模型
2.6 模型运用的准备工作
2.7 流程回顾
第3章 多维特征的客户细分
3.1 客户细分
3.1.1 客户细分定义
3.1.2 客户细分类型
3.1.3 案例:银行多维度客户画像
3.2 预处理
3.2.1 填补缺失值
3.2.2 修订错误值
3.2.3 处理离散变量
3.2.4 正态化与标准化
3.3 维度分析
3.4 聚类
3.5 簇特征的解释
第4章 信用风险预测模型
4.1 信贷全生命周期风险管理
4.1.1 贷前阶段
……
第3篇 管理篇
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