思維導(dǎo)圖PPT模板《SAS金融數(shù)據(jù)挖掘與建模系統(tǒng)方法與案例解析》最新版讀書筆記，下載可以直接修改數(shù)據(jù)變量客戶模型案例金融小結(jié)背景系統(tǒng)訓(xùn)練評估建模價值應(yīng)用過程信用卡準(zhǔn)備值企業(yè)本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01贊譽第2章客戶獲取：信用卡客戶欺詐評分案例第1章金融數(shù)據(jù)挖掘與建模應(yīng)用場景第3章客戶提升：信用卡客戶精準(zhǔn)營銷案例目錄03020405第4章客戶成熟：銀行零售客戶渠道偏好細...第6章客戶挽留：信用卡客戶流失管理案例第5章客戶衰退：銀行貸款違約預(yù)測案例目錄0706內(nèi)容摘要本書是一本介紹金融企業(yè)數(shù)據(jù)建模的專著。在內(nèi)容上，書中以信貸（信用卡）客戶的生命周期管理為主線，選取了5個在客戶獲取、提升、成熟和衰退環(huán)節(jié)的最經(jīng)典的金融企業(yè)案例，來詳細介紹最具價值與實用性的數(shù)據(jù)建模過程，每個案例既自成體系又前后呼應(yīng)。贊譽全書兩條主線：主線1：金融客戶（信貸）的生命周期管理，通過5個具有代表性的案例，講解了金融客戶再獲取、提升、成熟、衰退、挽留這5個階段的關(guān)鍵數(shù)據(jù)的挖掘與建模方法；主線2：數(shù)據(jù)挖掘項目的生命周期管理，把項目生命周期的各個階段的關(guān)鍵技術(shù)和處理方法融入到案例中，串接起一個一個獨立、完整的實戰(zhàn)場景。第1章金融數(shù)據(jù)挖掘與建模應(yīng)用場景總的來說，挺合適從事數(shù)據(jù)行業(yè)的人員閱讀的，干貨不算特別多，但基礎(chǔ)的建模思路和分析套路是正確且規(guī)范的，唯一值得商榷的是，書中用了大段的篇幅介紹sas代碼，對閱讀體驗造成了一定的影響……不過我還是想要源代碼學(xué)習(xí)一下，哈哈哈[偷笑]。1.1客戶數(shù)據(jù)挖掘的價值1.3最具代表性的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景1.2金融客戶生命周期及數(shù)據(jù)應(yīng)用場景第1章金融數(shù)據(jù)挖掘與建模應(yīng)用場景第2章客戶獲取：信用卡客戶欺詐評分案例二零一九年讀完的第四十九本書，依舊是跟計量經(jīng)濟學(xué)相關(guān)的，感覺這本書寫得有點亂，如果之前完全沒有學(xué)過相關(guān)知識的建議還是直接跳過吧。2.1案例背景2.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理2.3構(gòu)建評分模型2.4評分模型的應(yīng)用2.5小結(jié)12345第2章客戶獲取：信用卡客戶欺詐評分案例2.2.2變量設(shè)計2.2.1數(shù)據(jù)源2.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理2.3.1算法選擇2.3.3模型評估2.3.2模型訓(xùn)練2.3構(gòu)建評分模型第3章客戶提升：信用卡客戶精準(zhǔn)營銷案例終于看完這本書，沒有很推薦，有些案例的處理寫得不清不楚的…寧愿放幾頁沒頭沒尾的純代碼，還不如把分析方法寫細一點。3.1案例背景3.2建模準(zhǔn)備3.3數(shù)據(jù)清洗及變量粗篩3.4變量壓縮與轉(zhuǎn)換變量第3章客戶提升：信用卡客戶精準(zhǔn)營銷案例3.5模型訓(xùn)練3.6模型評估3.7模型的部署及更新3.8本章小結(jié)第3章客戶提升：信用卡客戶精準(zhǔn)營銷案例3.2.1準(zhǔn)備數(shù)據(jù)3.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理3.2.3過度抽樣3.2.4構(gòu)造訓(xùn)練集及測試集3.2建模準(zhǔn)備3.3.1連續(xù)變量與連續(xù)變量之間3.3.2分類變量和分類變量之間3.3.3分類變量和連續(xù)變量之間3.3.4數(shù)據(jù)的錯誤及缺失值3.3.5數(shù)據(jù)離群值3.3.6重編碼0103020405063.3數(shù)據(jù)清洗及變量粗篩3.4.1分類變量的水平數(shù)壓縮3.4.2連續(xù)變量聚類3.4.3連續(xù)變量的分箱3.4.4變量的轉(zhuǎn)換3.4變量壓縮與轉(zhuǎn)換變量3.5.2變量篩選方法3.5.1關(guān)于Logistic回歸3.5模型訓(xùn)練3.6.1模型估計3.6.2模型評估3.6.3調(diào)整過度抽樣3.6.4收益矩陣3.6.5模型轉(zhuǎn)換為打分卡123453.6模型評估3.7.2模型的監(jiān)測及更新3.7.1模型的部署3.7模型的部署及更新第4章客戶成熟：銀行零售客戶渠道偏好細...業(yè)務(wù)整體架構(gòu)來說第一章的內(nèi)容還不錯，其它章對于想進階的讀者幾乎沒有啥干貨。4.1案例背景4.2聚類分析流程4.3數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化4.4變量聚類4.5變量降維與可視化4.6ACECLUS預(yù)處理過程010302040506第4章客戶成熟：銀行零售客戶渠道偏好細...4.7系統(tǒng)聚類分析4.8快速聚類4.9兩步聚類法4.10本章小結(jié)第4章客戶成熟：銀行零售客戶渠道偏好細...4.3.2標(biāo)準(zhǔn)化實現(xiàn)4.3.1標(biāo)準(zhǔn)化介紹4.3數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化4.4.1變量聚類介紹4.4.3SAS實現(xiàn)變量聚類4.4.2變量聚類基本步驟4.4變量聚類4.5.2主成分分析法降維4.5.1圖形化探索4.5變量降維與可視化4.6.1ACECLUS介紹4.6.3ACECLUS示例4.6.2ACECLUS過程4.6ACECLUS預(yù)處理過程4.7.1系統(tǒng)聚類法4.7.2樣本與樣本之間的度量4.7.3距離定義與測量4.7.4相關(guān)系數(shù)4.7系統(tǒng)聚類分析4.7.5類與類之間的度量4.7.6系統(tǒng)聚類法4.7.7不同系統(tǒng)聚類法之間的比較4.7.8類個數(shù)的確定4.7系統(tǒng)聚類分析4.8.1快速聚類法4.8.3快速聚類法優(yōu)缺點4.8.2快速聚類法實現(xiàn)4.8快速聚類4.9.2兩步聚類法實現(xiàn)4.9.1兩步聚類法4.9兩步聚類法第5章客戶衰退：銀行貸款違約預(yù)測案例5.1案例背景5.2維度分析5.3建模分析5.4業(yè)務(wù)應(yīng)用5.5小結(jié)12345第5章客戶衰退：銀行貸款違約預(yù)測案例第6章客戶挽留：信用卡客戶流失管理案例6.1案例背景6.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備6.3流失傾向預(yù)警：用Logistic...6.4潛在客戶價值預(yù)測：兩階段建模法6.5細分：差異化營銷服務(wù)的基礎(chǔ)6.6小結(jié)010302040506第6章客戶挽留：信用卡客戶流失管理案例6.2.1設(shè)定目標(biāo)變量6.2.2設(shè)定時間窗6.2.3設(shè)計預(yù)測變量6.2.4準(zhǔn)備數(shù)據(jù)寬表6.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備6.3.1粗分類6.3.2計算分組變量的WOE值和IV...6