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金融數據分析和數據挖掘案例實戰/CDA數字化人才系列叢書

作者：魏建國//曾珂//翟錕//常國珍|責編:張慧敏
出版社：電子工業
ISBN：9787121502781

出版日期：2025/06/01
裝幀：平裝
頁數：312

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

《金融數據分析和數據挖掘案例實戰》是一本聚焦金融數據處理與挖掘的專業圖書。它以客戶畫像為核心，涵蓋原理、技術、管理等篇章，詳述數據挖掘方法論及信貸各環節模型構建，如申請、行為、催收評分卡等。本書通過大量的案例展示如何運用數據解決實際問題，從數據理解、預處理，到模型構建、評估與應用，還涉及演算法工程化內容，助力金融從業者及相關專業人士提升數據分析能力，挖掘數據價值，推動金融業務創新與決策優化。

作者介紹

魏建國//曾珂//翟錕//常國珍|責編:張慧敏

第1篇  原理篇
  第1章  數據科學思維
    1.1  數據科學的工作範式
    1.2  數據分析方法和流程
      1.2.1  發現問題
      1.2.2  近因分析
      1.2.3  根因分析
      1.2.4  做出預測
      1.2.5  制定方案
      1.2.6  驗證方案
    1.3  數據挖掘方法論
      1.3.1  CRISP-DM方法論
      1.3.2  SEMMA方法論
    1.4  金融行業數據挖掘場景
第2篇  技術篇
  第2章  某銀行貸款產品精準營銷模型
    2.1  數據介紹
    2.2  商業分析
      2.2.1  發現問題
      2.2.2  診斷問題
      2.2.3  明確目標
      2.2.4  定性分析
    2.3  數據理解
      2.3.1  建立特徵體系
    2.4  數據準備
      2.4.1  提取被解釋變數
      2.4.2  提取靜態特徵和時點特徵
      2.4.3  提取時期特徵
      2.4.4  提取預測用數據寬表
    2.5  建模和評估
      2.5.1  定量客戶畫像與數據清洗
      2.5.2  建立邏輯回歸模型
      2.5.3  評估模型
    2.6  模型運用的準備工作
    2.7  流程回顧
  第3章  多維特徵的客戶細分
    3.1  客戶細分
      3.1.1  客戶細分定義
      3.1.2  客戶細分類型
      3.1.3  案例：銀行多維度客戶畫像
    3.2  預處理
      3.2.1  填補缺失值
      3.2.2  修訂錯誤值
      3.2.3  處理離散變數
      3.2.4  正態化與標準化
    3.3  維度分析
    3.4  聚類
    3.5  簇特徵的解釋
  第4章  信用風險預測模型
    4.1  信貸全生命周期風險管理

      4.1.1  貸前階段
……
第3篇  管理篇

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