SAS金融数据挖掘与建模

SAS金融数据挖掘与建模

作者:陈春宝徐筱刚田建中

出版社:机械工业

出版年:2017年9月

ISBN:9787111580478

所属分类:网络科技

书刊介绍

《SAS金融数据挖掘与建模》内容简介

本书是一本介绍金融企业数据建模的专著。在内容上,书中以信贷(信用卡)客户的生命周期管理为主线,选取了5个在客户获取、提升、成熟和衰退环节的最经典的金融企业案例,来详细介绍最具价值与实用性的数据建模过程,每个案例既自成体系又前后呼应。
SAS是统计分析软件领域的标杆,以功能强大著称,已经有超过40年的历史。由SAS技术大学精英学院组织撰写的这套书,有SAS编程的主题,有SAS EG和SAS EM这样的重要工具,还有金融数据挖掘与建模这样的行业应用,内容系统、立体、丰富,强烈推荐!

作品目录

赞誉

前言
第1章:金融数据挖掘与建模应用场景
1.1、客户数据挖掘的价值
1.2、金融客户生命周期及数据应用场景
1.3、最具代表性的数据应用场景
第2章:客户获取:信用卡客户欺诈评分案例
2.1、案例背景
2.2、数据准备与预处理
2.3、构建评分模型
2.4、评分模型的应用
2.5、小结
第3章:客户提升:信用卡客户精准营销案例
3.1、案例背景
3.2、建模准备
3.3、数据清洗及变量粗筛
3.4、变量压缩与转换变量
3.5、模型训练
3.6、模型评估
3.7、模型的部署及更新
3.8、本章小结
第4章:客户成熟:银行零售客户渠道偏好细分案例
4.1、案例背景
4.2、聚类分析流程
4.3、数据标准化
4.4、变量聚类
4.5、变量降维与可视化
4.6、ACECLUS预处理过程
4.7、系统聚类分析
4.8、快速聚类
4.9、两步聚类法
4.10、本章小结
第5章:客户衰退:银行贷款违约预测案例
5.1、案例背景
5.2、维度分析
5.3、建模分析
5.4、业务应用
5.5、小结
第6章:客户挽留:信用卡客户流失管理案例
6.1、案例背景
6.2、数据准备
6.3、流失倾向预警:用Logistic回归构建响应率模型
6.4、潜在客户价值预测:两阶段建模法
6.5、细分:差异化营销服务的基础
6.6、小结

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