現貨 SAS金融數據挖掘與建模 係統方法與案例解析 陳春寶 徐筱剛田建中SAS大學技術叢書 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

基本信息

作者： 陳春寶    徐筱剛    田建中   

叢書名： SAS大學技術叢書

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111580478

上架時間：2017-10-11

齣版日期：2017 年10月

開本：16開

版次：1-1

所屬分類：計算機

目錄

贊譽 

序 

前言 

第1章 金融數據挖掘與建模應用場景 1

1.1 客戶數據挖掘的價值 1

1.2 金融客戶生命周期及數據應用場景 3

1.3 具代錶性的數據應用場景 7

第2章 客戶獲取：信用卡客戶欺詐評分案例 8

2.1 案例背景 9

2.2 數據準備與預處理 10

2.2.1 數據源 10

2.2.2 變量設計 11

2.3 構建評分模型 13

2.3.1 算法選擇 13

2.3.2 模型訓練 14

2.3.3 模型評估 16

2.4 評分模型的應用 19

2.5 小結 20

第3章 客戶提升：信用卡客戶精準營銷案例 21

3.1 案例背景 21

↓展開全部內容

前言

古之欲明德於天下者，先治其國；欲治其國者，先齊其傢；欲齊其傢者，先修其身；欲修其身者，先正其心；欲正其心者，先誠其意；欲誠其意者，先緻其知；緻知在格物。

——《禮記》

知之真切篤實處即是行，行之明覺精察處即是知。

——王陽明

大數據勢不可擋。然而，對於多數公司來說，數據分析和建模能力尚未完全發展起來，雖主觀意識上認同瞭大數據的潛在價值，也開始采集、儲備數據，卻不知如何纔能讓數據充分融入業務、幫助業務部門達成業務指標。

大數據是一種全新的業務和産品創新思維，是海量數據存儲和計算的基礎架構，但小數據的分析運用纔是多數公司和業務領域必須關注和掌握的核心能力。本書將聚焦於實踐應用，介紹數據分析、建模的方法和在業務領域的實際應用，原理和基礎理論知識不是重點，因此數學公式極少，除非它比文字更能錶達內容。總體上，本書不會詳細羅列熱門的機器學習算法、數據挖掘方法以及人工智能，而是基於金融企業當前的實際需要，精選具代錶性的業務領域以及被廣泛驗證實用高效的分析建模技術，這些技術是數據分析人員必須掌握的技能。本書同時也是為掌握統計學知識和基本數據分析方法的業務專傢所寫，幫助他們實踐、應用數據建模手段，提升對業務的引導和駕馭能力。

本書的目標讀者是高級數據分析師、谘詢顧問、企業內部的業務專傢、高校學者和研究生，以及立誌於夯實數據建模基本功，並希望不斷提升的數據挖掘與數據建模人員。

內容提要

知者過之，愚者不及也；賢者過之，不肖者不及也。

——《中庸》

在學校和生活中，工作的重要的動力是工作中的樂趣，是工作獲得結果時的樂趣以及對這個結果的社會價值的認識。

——阿爾伯特·愛因斯坦

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