现货 SAS金融数据挖掘与建模 系统方法与案例解析 陈春宝 徐筱刚田建中SAS大学技术丛书 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

基本信息

作者： 陈春宝    徐筱刚    田建中   

丛书名： SAS大学技术丛书

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111580478

上架时间：2017-10-11

出版日期：2017 年10月

开本：16开

版次：1-1

所属分类：计算机

目录

赞誉 

序 

前言 

第1章 金融数据挖掘与建模应用场景 1

1.1 客户数据挖掘的价值 1

1.2 金融客户生命周期及数据应用场景 3

1.3 具代表性的数据应用场景 7

第2章 客户获取：信用卡客户欺诈评分案例 8

2.1 案例背景 9

2.2 数据准备与预处理 10

2.2.1 数据源 10

2.2.2 变量设计 11

2.3 构建评分模型 13

2.3.1 算法选择 13

2.3.2 模型训练 14

2.3.3 模型评估 16

2.4 评分模型的应用 19

2.5 小结 20

第3章 客户提升：信用卡客户精准营销案例 21

3.1 案例背景 21

↓展开全部内容

前言

古之欲明德于天下者，先治其国；欲治其国者，先齐其家；欲齐其家者，先修其身；欲修其身者，先正其心；欲正其心者，先诚其意；欲诚其意者，先致其知；致知在格物。

——《礼记》

知之真切笃实处即是行，行之明觉精察处即是知。

——王阳明

大数据势不可挡。然而，对于多数公司来说，数据分析和建模能力尚未完全发展起来，虽主观意识上认同了大数据的潜在价值，也开始采集、储备数据，却不知如何才能让数据充分融入业务、帮助业务部门达成业务指标。

大数据是一种全新的业务和产品创新思维，是海量数据存储和计算的基础架构，但小数据的分析运用才是多数公司和业务领域必须关注和掌握的核心能力。本书将聚焦于实践应用，介绍数据分析、建模的方法和在业务领域的实际应用，原理和基础理论知识不是重点，因此数学公式极少，除非它比文字更能表达内容。总体上，本书不会详细罗列热门的机器学习算法、数据挖掘方法以及人工智能，而是基于金融企业当前的实际需要，精选具代表性的业务领域以及被广泛验证实用高效的分析建模技术，这些技术是数据分析人员必须掌握的技能。本书同时也是为掌握统计学知识和基本数据分析方法的业务专家所写，帮助他们实践、应用数据建模手段，提升对业务的引导和驾驭能力。

本书的目标读者是高级数据分析师、咨询顾问、企业内部的业务专家、高校学者和研究生，以及立志于夯实数据建模基本功，并希望不断提升的数据挖掘与数据建模人员。

内容提要

知者过之，愚者不及也；贤者过之，不肖者不及也。

——《中庸》

在学校和生活中，工作的重要的动力是工作中的乐趣，是工作获得结果时的乐趣以及对这个结果的社会价值的认识。

——阿尔伯特·爱因斯坦

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