金融商業(yè)算法建模：基于Python和SAS

定　價(jià)：￥109.00

作　者：	趙仁乾，田建中，葉本華，常國珍著
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

購買這本書可以去

ISBN：	9787111692775	出版時(shí)間：	2021-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	416	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　這是一本貫穿金融業(yè)務(wù)經(jīng)營全流程，以業(yè)務(wù)為驅(qū)動(dòng)的金融數(shù)據(jù)挖掘與建模著作，涵蓋分析框架、模型算法、模型評(píng)估、模型監(jiān)控、算法工程化等整個(gè)數(shù)據(jù)建模的閉環(huán)。本書的4位作者都是在金融領(lǐng)域有有多年工作經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)專家，不僅技術(shù)功底深厚、業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)豐富，而且對(duì)金融行業(yè)從業(yè)者的需求痛點(diǎn)和圖書市場的供給情況有深入了解，他們通過精心策劃和寫作，讓本書內(nèi)容獨(dú)樹一幟：涵蓋金融業(yè)務(wù)經(jīng)營全流程，全部以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)，包含大量針對(duì)具體場景的實(shí)戰(zhàn)案例。本書針對(duì)決策類、識(shí)別類、優(yōu)化分析類3大主題，9大模板：客戶價(jià)值預(yù)測、營銷響應(yīng)預(yù)測、細(xì)分畫像、交叉銷售、申請(qǐng)反欺詐、違規(guī)行為識(shí)別、預(yù)測、運(yùn)籌優(yōu)化、流程挖掘，詳細(xì)講解了每個(gè)模板算法原理、評(píng)估方法、優(yōu)化方法和應(yīng)用案例等，內(nèi)容上極力做到準(zhǔn)確、明晰、直觀與實(shí)用。此外，本書還對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中比較容易被忽視的內(nèi)容做了補(bǔ)充，包括模型評(píng)估、模型監(jiān)控、算法工程化，能指導(dǎo)讀者構(gòu)建易讀、高效、健壯的數(shù)據(jù)科學(xué)工程。本書堅(jiān)持理論與實(shí)踐相結(jié)合，通過圖形、示例、公式幫助讀者快速掌握算法與優(yōu)化理論的同時(shí)，還打造了一套可輕松適配各種分析場景與需求的工具模板，力圖幫助讀者從理論快速跨越到實(shí)踐。

作者簡介

暫缺《金融商業(yè)算法建模：基于Python和SAS》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章　金融建模綜述1
11　企業(yè)中數(shù)據(jù)分析的層級(jí)1
12　操作層面的數(shù)據(jù)分析對(duì)象與成果4
13　數(shù)據(jù)挖掘方法分類介紹4
131　預(yù)測性—有監(jiān)督學(xué)習(xí)5
132　描述性—無監(jiān)督學(xué)習(xí)10
14　數(shù)據(jù)挖掘方法論12
15　數(shù)據(jù)挖掘建?？蚣艿?個(gè)原則14
16　利用SAS EM創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目16
161　創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目16
162　給項(xiàng)目添加邏輯庫和數(shù)據(jù)集20
163　SAS EM項(xiàng)目的系統(tǒng)文檔介紹26
第2章　決策類模型28
21　客戶價(jià)值預(yù)測28
211　線性回歸模型概述28
212　Python案例：線性回歸建模33
213　多元線性回歸的變量篩選40
214　Python案例：多元線性回歸變量篩選43
215　模型假設(shè)檢驗(yàn)44
216　殘差分析48
217　強(qiáng)影響點(diǎn)分析49
218　Python案例：線性回歸調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)50
219　線性回歸的完整流程小結(jié)59
2110　正則化61
2111　Python案例：嶺回歸與Lasso回歸實(shí)戰(zhàn)65
22　營銷響應(yīng)預(yù)測70
221　使用邏輯回歸預(yù)測用戶響應(yīng)率70
222　比較邏輯回歸與線性回歸70
223　圖解邏輯回歸71
224　邏輯回歸算法概述73
225　分類模型的評(píng)估75
226　分類變量的處理79
227　Python案例：邏輯回歸建模實(shí)戰(zhàn)80
228　SAS EM案例：貸款違約預(yù)測實(shí)戰(zhàn)88
229　邏輯回歸建模小結(jié)104
23　細(xì)分畫像104
231　主成分分析105
232　因子分析116
233　變量聚類127
234　樣本聚類1—層次聚類130
235　樣本聚類2—K-Means聚類136
24　交叉銷售165
241　關(guān)聯(lián)規(guī)則165
242　序列模式185
第3章　識(shí)別類模型195
31　申請(qǐng)反欺詐195
311　決策樹195
312　組合算法228
313　最近鄰域法253
314　樸素貝葉斯257
315　支持向量機(jī)263
316　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)276
32　違規(guī)行為識(shí)別294
321　孤立森林296
322　局部異常因子304
第4章　優(yōu)化分析類模型308
41　預(yù)測技術(shù)308
411　效應(yīng)分解法309
412　基于動(dòng)力模型的ARIMA317
413　基于深度學(xué)習(xí)的LSTM333
42　運(yùn)籌優(yōu)化341
421　線性規(guī)劃342
422　整數(shù)規(guī)劃344
423　非線性規(guī)劃347
43　流程挖掘348
431　業(yè)務(wù)流程挖掘的總體理念348
432　流程發(fā)現(xiàn)352
433　流程監(jiān)控353
434　流程遵循354
435　Python案例：利用pm4py實(shí)現(xiàn)流程挖掘355
第5章　模型評(píng)估與模型監(jiān)控363
51　模型評(píng)估363
511　混淆矩陣363
512　ROC曲線363
513　KS統(tǒng)計(jì)量365
514　洛倫茲曲線與基尼系數(shù)366
52　模型監(jiān)控368
521　前端監(jiān)控—業(yè)務(wù)指標(biāo)368
522　前端監(jiān)控—評(píng)分分布穩(wěn)定性368
523　前端監(jiān)控—特征分布穩(wěn)定性370
524　后端監(jiān)控—評(píng)分正確性371
525　后端監(jiān)控—變量有效性372
第6章　算法工程化374
61　構(gòu)建合理的項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu)374
611　為什么要構(gòu)建合理的項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu)374
612　什么是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目應(yīng)有的結(jié)構(gòu)375
62　如何編寫規(guī)范的數(shù)據(jù)工程代碼378
621　代碼可讀性379
622　數(shù)據(jù)處理性能381
附錄　SAS EM節(jié)點(diǎn)說明386