SAS金融数据挖掘与建模

作品简介

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。

SAS是统计分析软件领域的标杆，以功能强大著称，已经有超过40年的历史。由SAS技术大学精英学院组织撰写的这套书，有SAS编程的主题，有SAS EG和SAS EM这样的重要工具，还有金融数据挖掘与建模这样的行业应用，内容系统、立体、丰富，强烈推荐！

作品目录

• 赞誉
• 序
• 前言
• 第1章 金融数据挖掘与建模应用场景
• 1.1 客户数据挖掘的价值
• 1.2 金融客户生命周期及数据应用场景
• 1.3 最具代表性的数据应用场景
• 第2章 客户获取：信用卡客户欺诈评分案例
• 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
• 第3章 客户提升：信用卡客户精准营销案例
• 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
• 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4章 客户成熟：银行零售客户渠道偏好细分案例
• 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
• 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5章 客户衰退：银行贷款违约预测案例
• 5.1 案例背景
• 5.2 维度分析
• 5.3 建模分析
• 5.4 业务应用
• 5.5 小结
• 第6章 客户挽留：信用卡客户流失管理案例
• 6.1 案例背景
• 6.2 数据准备
• 6.3 流失倾向预警：用Logistic回归构建响应率模型
• 6.4 潜在客户价值预测：两阶段建模法
• 6.5 细分：差异化营销服务的基础
• 6.6 小结