《SAS金融数据挖掘与建模 系统方法与案例解析》读书笔记思维导图.pptxVIP

思维导图PPT模板《SAS金融数据挖掘与建模 系统方法与案例解析》必威体育精装版版读书笔记，下载可以直接修改 数据变量客户模型案例金融小结背景系统训练评估建模价值应用过程信用卡准备值企业本书关键字分析思维导图 01赞誉第2章 客户获取：信用卡客户欺诈评分案例第1章 金融数据挖掘与建模应用场景第3章 客户提升：信用卡客户精准营销案例目录030204 05第4章 客户成熟：银行零售客户渠道偏好细...第6章 客户挽留：信用卡客户流失管理案例第5章 客户衰退：银行贷款违约预测案例目录0706 内容摘要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。 赞誉 全书两条主线： 主线1：金融客户（信贷）的生命周期管理，通过5个具有代表性的案例，讲解了金融客户再获取、提升、成熟、衰退、挽留这5个阶段的关键数据的挖掘与建模方法； 主线2：数据挖掘项目的生命周期管理，把项目生命周期的各个阶段的关键技术和处理方法融入到案例中，串接起一个一个独立、完整的实战场景。 第1章 金融数据挖掘与建模应用场景总的来说，挺合适从事数据行业的人员阅读的，干货不算特别多，但基础的建模思路和分析套路是正确且规范的，唯一值得商榷的是，书中用了大段的篇幅介绍sas代码，对阅读体验造成了一定的影响…… 不过我还是想要源代码学习一下，哈哈哈[偷笑]。 1.1 客户数据挖掘的价值1.3 最具代表性的数据应用场景1.2 金融客户生命周期及数据应用场景第1章 金融数据挖掘与建模应用场景 第2章 客户获取：信用卡客户欺诈评分案例二零一九年读完的第四十九本书，依旧是跟计量经济学相关的，感觉这本书写得有点乱，如果之前完全没有学过相关知识的建议还是直接跳过吧。 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12345第2章 客户获取：信用卡客户欺诈评分案例 2.2.2 变量设计2.2.1 数据源2.2 数据准备与预处理 2.3.1 算法选择2.3.3 模型评估2.3.2 模型训练2.3 构建评分模型 第3章 客户提升：信用卡客户精准营销案例终于看完这本书，没有很推荐，有些案例的处理写得不清不楚的…宁愿放几页没头没尾的纯代码，还不如把分析方法写细一点。 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第3章 客户提升：信用卡客户精准营销案例 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3章 客户提升：信用卡客户精准营销案例 3.2.1 准备数据3.2.2 数据预处理3.2.3 过度抽样3.2.4 构造训练集及测试集3.2 建模准备 3.3.1 连续变量与连续变量之间3.3.2 分类变量和分类变量之间3.3.3 分类变量和连续变量之间3.3.4 数据的错误及缺失值3.3.5 数据离群值3.3.6 重编码0103020405063.3 数据清洗及变量粗筛 3.4.1 分类变量的水平数压缩3.4.2 连续变量聚类3.4.3 连续变量的分箱3.4.4 变量的转换3.4 变量压缩与转换变量 3.5.2 变量筛选方法3.5.1 关于Logistic回归3.5 模型训练 3.6.1 模型估计3.6.2 模型评估3.6.3 调整过度抽样3.6.4 收益矩阵3.6.5 模型转换为打分卡123453.6 模型评估 3.7.2 模型的监测及更新3.7.1 模型的部署3.7 模型的部署及更新 第4章 客户成熟：银行零售客户渠道偏好细...业务整体架构来说第一章的内容还不错，其它章对于想进阶的读者几乎没有啥干货。 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010302040506第4章 客户成熟：银行零售客户渠道偏好细... 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4章 客户成熟：银行零售客户渠道偏好细... 4.3.2 标准化实现4.3.1 标准化介绍4.3 数据标准化 4.4.1 变量聚类介绍4.4.3 SAS实现变量聚类4.4.2 变量聚类基本步骤4.4 变量聚类 4.5.2 主成分分析法降维4.5.1 图形化探索4.5 变量降维与可视化 4.6.1 ACECLUS介绍4.6.3 ACECLUS示例4.6.2 ACECLUS过程4.6 ACECLUS预处理过程 4.7.1 系统聚类法4.7.2 样本与样本之间的度量4.7.3 距离定义与测量4.7.4 相关系数4.7 系统聚类分析 4.7.5 类与类之间的度量4.