SAS金融數(shù)據(jù)挖掘與建模：系統(tǒng)方法與案例解析

SAS金融數(shù)據(jù)挖掘與建模：系統(tǒng)方法與案例解析讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖系統(tǒng)建模數(shù)據(jù)客戶方法金融企業(yè)案例變量模型數(shù)據(jù)客戶小結(jié)案例背景訓(xùn)練評估應(yīng)用準備本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(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)。讀書筆記讀書筆記業(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。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。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?？偟膩碚f，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]。這是一部從實戰(zhàn)角度講解如何利用SAS對金融數(shù)據(jù)進行挖掘與建模的專著，由SAS大學(xué)授權(quán)撰寫，是SAS大學(xué)的指定參考書，也是“SAS大學(xué)技術(shù)叢書”的一本書。目錄分析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2.1案例背景2.3構(gòu)建評分模型2.2數(shù)據(jù)準備與預(yù)處理第2章客戶獲?。盒庞每蛻羝墼p評分案例2.5小結(jié)2.4評分模型的應(yīng)用第2章客戶獲?。盒庞每蛻羝墼p評分案例2.2數(shù)據(jù)準備與預(yù)處理2.2.1數(shù)據(jù)源2.2.2變量設(shè)計2.3構(gòu)建評分模型2.3.1算法選擇2.3.2模型訓(xùn)練2.3.3模型評估3.1案例背景3.2建模準備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：信用卡客戶精準營銷案例3.2建模準備3.2.1準備數(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3.3數(shù)據(jù)清洗及變量粗篩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3.4變量壓縮與轉(zhuǎn)換變量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3.5模型訓(xùn)練3.5.1關(guān)于Logistic回歸3.5.2變量篩選方法3.6模型評估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3.7模型的部署及更新3.7.1模型的部署3.7.2模型的監(jiān)測及更新4.1案例背景4.2聚類分析流程4.3數(shù)據(jù)標準化4.4變量聚類4.5變量降維與可視化12345第4章客戶成熟：銀行零售客戶渠道偏好細分案例4.6ACECLUS預(yù)處理過程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)12345第4章客戶成熟：銀行零售客戶渠道偏好細分案例4.3數(shù)據(jù)標準化4.3.1標準化介紹4.3.2標準化實現(xiàn)4.4變量聚類4.4.1變量聚類介紹4.4.2變量聚類基本步驟4.4.3SAS實現(xiàn)變量聚類4.5變量降維與可視化4.5.1圖形化探索4.5.2主成分分析法降維4.6ACECLUS預(yù)處理過程4.6.1ACECLUS介紹4.6.2ACECLUS過程4.6.3ACECLUS示例4.7系統(tǒng)聚類分析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)4.7.5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4.8快速聚類4.8.1快速聚類法4.8.2快速聚類法實現(xiàn)4.8.3快速聚類法優(yōu)缺點4.9兩步聚類法4.9.1兩步聚類法4.9.2兩步聚類法實現(xiàn)5.1案例背景5.3建模分析5.2維度分析第5章客戶衰退：銀行貸款違約預(yù)測案例5.5小結(jié)5.4業(yè)務(wù)應(yīng)用第5章客戶衰退：銀行貸款違約預(yù)測案例6.1案例背景6.2數(shù)據(jù)準備6.3流失傾向預(yù)警：用Logistic回歸構(gòu)建響應(yīng)率模型6.4潛在客戶價值預(yù)測：兩階段建模法第6章客戶挽留：信用卡客戶流失管理案例6.6小結(jié)6.5細分：差異化營銷服務(wù)的基礎(chǔ)第6章客戶挽留：信用卡客戶流失管理案例6.2數(shù)據(jù)準備6.2.1設(shè)定目標變量6.2.2設(shè)定時間窗6.2.3設(shè)計預(yù)測變量6.2.4準備數(shù)據(jù)寬表6.3流失傾向預(yù)警：用Logistic回歸構(gòu)建響應(yīng)率模型6.3.1粗分類6.3.2計算分組變量的WOE值和IV值6.3.3共線性檢驗6.3.4模型訓(xùn)練：顯著性檢驗6.3.5模型評估6.4潛在客戶價值預(yù)測：兩階段建模法6.4.1階段1概率預(yù)測6.4.2階段2數(shù)值預(yù)測6.4.3模型評估作