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题名/责任者:

SAS金融数据挖掘与建模:系统方法与案例解析/陈春宝, 徐筱刚, 田建中著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2017

ISBN及定价:

978-7-111-58047-8/CNY59.00

载体形态项:

xiii, 208页:图;24cm

并列正题名:

SAS financial data mining and modeling:practical applications and analytics

其它题名:

系统方法与案例解析

丛编项:

SAS大学技术丛书

个人责任者:

陈春宝 著

个人责任者:

徐筱刚 著

个人责任者:

田建中 著

学科主题:

金融统计-统计分析-应用软件

中图法分类号:

F830.49

责任者附注:

陈春宝, 上海交通大学工业工程博士, 现任职于某商业银行。徐筱刚, 上海某金融机构高级数据分析师。田建中, 北京师范大学管理学硕士, 先后在电信业、银行业从事数据仓库建设。

提要文摘附注:

本书以客户生命周期管理为主线, 结合翔实的案例介绍最具含金量的数据挖掘与建模方法, 每个案例既自成体系又前后呼应。第1章介绍数据挖掘在客户生命周期管理中的应用, 对如何构建客户标签体系和客户画像做了详细介绍。第2章结合一个市场研究案例, 介绍完整的客户洞察分析过程, 对对应分析、偏好分析、联合分析等简单好用的客户研究方法做了完美阐释。第3章结合信用卡客户细分介绍完整的聚类过程, 除快速、系统、两步聚类算法外, 详细介绍实际分析过程中必不可少的数据预处理过程。第4章结合信用卡客户精准营销案例, 介绍营销响应模型的构建、评估与应用, 完整阐述模型的整个生命周期。第5章结合信用卡客户流失预警与挽留案例, 介绍客户价值 (数值) 预测与流失倾向 (事件) 预测两类问题的建模过程及组合应用。第6章结合信用卡客户反欺诈案例, 介绍目前最常用的反欺诈方法, 以及机器学习中集成算法的典范--随机森林。

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