现货 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SAS大学技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈春宝 徐筱刚 田建中 著

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• SAS金融数据挖掘
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• 数据分析
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• 统计建模
• 风险管理
• 量化分析
• 案例分析
• SAS大学
• 陈春宝

店铺： 义博图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111580478

商品编码：17874956396

基本信息

作者： 陈春宝    徐筱刚    田建中   

丛书名： SAS大学技术丛书

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111580478

上架时间：2017-10-11

出版日期：2017 年10月

开本：16开

版次：1-1

所属分类：计算机

目录

赞誉 

序 

前言 

第1章 金融数据挖掘与建模应用场景 1

1.1 客户数据挖掘的价值 1

1.2 金融客户生命周期及数据应用场景 3

1.3 具代表性的数据应用场景 7

第2章 客户获取：信用卡客户欺诈评分案例 8

2.1 案例背景 9

2.2 数据准备与预处理 10

2.2.1 数据源 10

2.2.2 变量设计 11

2.3 构建评分模型 13

2.3.1 算法选择 13

2.3.2 模型训练 14

2.3.3 模型评估 16

2.4 评分模型的应用 19

2.5 小结 20

第3章 客户提升：信用卡客户精准营销案例 21

3.1 案例背景 21

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前言

古之欲明德于天下者，先治其国；欲治其国者，先齐其家；欲齐其家者，先修其身；欲修其身者，先正其心；欲正其心者，先诚其意；欲诚其意者，先致其知；致知在格物。

——《礼记》

知之真切笃实处即是行，行之明觉精察处即是知。

——王阳明

大数据势不可挡。然而，对于多数公司来说，数据分析和建模能力尚未完全发展起来，虽主观意识上认同了大数据的潜在价值，也开始采集、储备数据，却不知如何才能让数据充分融入业务、帮助业务部门达成业务指标。

大数据是一种全新的业务和产品创新思维，是海量数据存储和计算的基础架构，但小数据的分析运用才是多数公司和业务领域必须关注和掌握的核心能力。本书将聚焦于实践应用，介绍数据分析、建模的方法和在业务领域的实际应用，原理和基础理论知识不是重点，因此数学公式极少，除非它比文字更能表达内容。总体上，本书不会详细罗列热门的机器学习算法、数据挖掘方法以及人工智能，而是基于金融企业当前的实际需要，精选具代表性的业务领域以及被广泛验证实用高效的分析建模技术，这些技术是数据分析人员必须掌握的技能。本书同时也是为掌握统计学知识和基本数据分析方法的业务专家所写，帮助他们实践、应用数据建模手段，提升对业务的引导和驾驭能力。

本书的目标读者是高级数据分析师、咨询顾问、企业内部的业务专家、高校学者和研究生，以及立志于夯实数据建模基本功，并希望不断提升的数据挖掘与数据建模人员。

内容提要

知者过之，愚者不及也；贤者过之，不肖者不及也。

——《中庸》

在学校和生活中，工作的重要的动力是工作中的乐趣，是工作获得结果时的乐趣以及对这个结果的社会价值的认识。

——阿尔伯特·爱因斯坦

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、成熟和衰退环节的经典的金融企业案例，来详细介绍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。

第1章介绍了数据挖掘和建模在信贷（信用卡）客户生命周期管理中的应用场景。

第2章结合信用卡客户反欺诈案例，介绍了常用的三类反欺诈手段以及欺诈评分模型的构建过程，模型采用机器学习集成算法的典范——随机森林，并给出SAS代码（各类书中无仅有），对回归类、决策树类、神经网络类三大类机器学习算法做了比对。

第3章结合信用卡客户精准营销案例，介绍了营销响应模型的构建、评估与应用，完整阐述从数据准备、清洗、变量粗筛选、变量压缩与转换、建模、模型评估、部署、监测与更新等模型构建过程中所涉及的操作方法。

第4章通过信用卡客户细分案例，介绍了完整的聚类过程，除快速、系统、两步聚类算法外，还详细介绍了实际分析过程中必不可少的数据预处理过程，并对聚类模型做了完整的阐释。

第5章通过贷款违约预测案例，为零建模基础的读者提供了一个简化的行为评分模型的构建过程，帮助零基础读者快速上手，同时简单介绍了金融企业的三大风险模型（评分卡）。

第6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，不拘泥于方法本身，彰显了以企业实际运用为导向的写作思路，让案例更具实用参考价值。

了解完五个案例之后，你会发现这些方法和模型在大部分业务场景中似曾相识，金融企业的数据挖掘与建模将变得易如反掌。

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序言

大数据的浪潮正渐渐平静，整个行业已逐渐趋于成熟和理性。喧嚣与嘈杂渐远之时，才能更清晰地透过表象，看清事情的本质。大数据需要精挖掘，好客户需要勤耕耘，再好的故事，再炫的包装，再酷的产品，分析基础还是以CRISP方法为主流，做好数据采集、清洗、整合、建模、分析、部署与调优；经营基础还是“客户为中心”的市场营销，通过信息对称与否的博弈来驾驭经营风险，再给予风险成本加权计算基础上的损益评价。大数据的世界有时确实没表面上那么“性感”，而是非常“感性”。对于从事大数据相关工作的大多数专业人士，尤其是年轻朋友而言，诗与远方虽可筑梦，但要真正走得长远，还是需要真本领，需要耐着寂寞，翻开书本，撸起袖子，在实践中学习，在学习中实践。

书如其人。陈春宝博士的这本书和他本人一样，不太容易评价。多样、丰富、立体，因此复杂，需要多花些时间去深入细品，才能发现如同一篇好的散文，贵在“形散而神不散”。全书围绕两条主线，一条是金融客户生命周期管理，另外一条是数据挖掘项目和模型的生命周期管理，这两条主线串接起了一个一个独立、完整的实战场景。这样的组织方法使读者学习各篇完整成章时，能按图索骥，实践参考；两条主线也使得知识点跳跃较大，给人点到即止的感觉。因此建议结合其他书籍同步研读，效果会更好。比如，客户关系管理方面的，V.库马尔的《赢得盈利客户》；数据挖掘领域的，本书作者的另一部著作《大数据与机器学习：实践方法与行业案例》。

金融数据的价值密度之高，堪称数据中的黄金。以银行为代表的金融机构对数据的深入挖掘分析与应用，起步不可谓不早，投入不可谓不大，成果不可谓不多，但是在这波风口中，由于内因、外因和低调（网红经济时代，低调可真是“致命”的优点），却常常被怼到了市场边缘，连市面上关于大数据与数据挖掘方面的实战类专业书籍，也大多出自互联网同仁之手。其实银行及各家金融机构藏龙卧虎，不乏像三位作者这样能够洞察业务，兼具丰富实操经验和扎实理论功底的高手。衷心期待陈春宝博士能继续坚持下去，并带动更多金融机构的同仁们积极行动进来，出版更多的，特别是实战类的书籍，共同为大数据时代增添一抹属于金融数据科学家们的别样风采。

陆小勇

浦发银行信息科技部副总经理，信息服务中心主任 

媒体评论

数字化转型是银行业未来十年的发展趋势，大数据的分析与应用能力至关重要。本书系统归纳了数字化客户经营的主要场景，并选取有代表性的案例介绍分析建模过程，写法通俗易懂，对技术和业务人员提升数字化客户经营能力都很有帮助。

——吴纯杰 上海财经大学统计与管理学院副院长

SAS是统计分析软件领域的标杆，以功能强大著称，已经有过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！

——俞章盛 上海交通大学教授/博士生导师

SAS是全球分析领域的引者，数十年来一直致力于应用分析解决困难的业务问题，在统计分析、商业智能、客户智能、数据管理、风险管理、欺诈与安全智能等多个领域独树一帜。相信由SAS技术大学官方编写的系列参考书，一定能将SAS的技术精华和实践总结、提炼出来，奉献给广大的SAS技术、产品的支持者和使用者们。

——宇传华 武汉大学教授/博士生导师

在开源软件大行其道的今天，作为商业软件，SAS不仅没有没落，反而正爆发出更强大的生命力，这与SAS公司与时俱进的创新能力是分不开的。SAS的技术和产品在不断改进，SAS的教育工作也一直做得很好，每年一度的“高校SAS数据分析大赛”在教育界的影响力越来越大。他们出版的“SAS大学技术丛书”一定能再为SAS教育工作添砖加瓦。

——杨启贵 华南理工大学教授/数学学院副院长/博士生导师 

探索数据驱动的金融未来：洞察、预测与价值创造 在当今瞬息万变的金融市场中，数据已成为指引方向的罗盘，洞察未来趋势的明镜。本书《现货 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，SAS大学技术丛书）并非仅仅是一本关于SAS工具的书籍，而是一次深入金融领域数据价值挖掘与科学建模的系统探索。它旨在为金融从业者、研究者以及对数据驱动的金融决策感兴趣的读者，提供一套扎实、系统且极具实践性的理论框架与操作指南。 本书的核心主旨在于揭示如何将海量、复杂的金融数据转化为可操作的商业洞察，并利用先进的数据挖掘与建模技术，构建精准的预测模型，从而在金融决策、风险管理、投资策略以及客户关系管理等多个维度实现价值的最大化。我们相信，在数据爆炸的时代，理解并掌握数据背后的力量，是金融机构在激烈竞争中保持领先地位的关键。 本书的独特之处在于其系统性的方法论。我们并非孤立地介绍数据挖掘的某个技术或SAS的某个功能，而是将整个流程从数据获取、清洗、探索性分析，到模型选择、构建、评估与部署，乃至最终的业务落地，进行了有机整合。这种系统性的视角，能够帮助读者构建起清晰的认知，理解数据分析在金融业务中的完整生命周期，并掌握在每个环节的关键要点与实用技巧。 对于数据挖掘与建模，本书涵盖了从基础概念到前沿应用的广泛内容。我们将深入探讨分类、聚类、关联规则、回归、时间序列分析等经典的数据挖掘技术，并结合金融场景，讲解如何运用这些技术来识别潜在客户、预测市场波动、分析风险敞口、优化投资组合等。同时，本书也会触及机器学习、深度学习在金融领域的最新进展，例如在欺诈检测、信用评分、量化交易等方面的应用，为读者打开更广阔的视野。 SAS软件作为本书重要的载体，我们将聚焦于其在金融数据分析领域的强大功能。本书不会简单罗列SAS的语法，而是着重于如何运用SAS的各个模块（如SAS Enterprise Miner, SAS/STAT, SAS/ETS等）来高效地实现数据预处理、特征工程、模型开发与评估。通过丰富的案例，读者将学会如何利用SAS的图形化界面和强大的编程能力，将理论知识转化为实际操作，从而更有效地处理金融数据，构建和优化模型。 案例解析是本书的另一大亮点。我们深知理论与实践的脱节是许多学习者面临的难题。因此，本书精心选取了多个真实或高度仿真的金融案例，涵盖了银行、证券、保险、资产管理等不同细分领域。这些案例将贯穿本书的始终，从数据准备到模型构建，再到结果解释和业务应用，详细展示数据挖掘与建模的全过程。读者将通过这些案例，直观地学习如何将抽象的模型应用于具体的金融问题，理解模型结果的实际含义，并最终学会如何根据模型输出做出明智的决策。 本书的目标读者包括： 金融机构的风险管理人员、信贷审批人员、反欺诈分析师：学习如何利用数据驱动的方法识别和量化风险，优化风控策略。 投资经理、量化分析师、交易员：掌握如何通过数据挖掘发现市场机会，构建预测模型，优化投资组合，提升交易绩效。 市场营销与客户关系管理人员：了解如何利用数据分析理解客户行为，进行精准营销，提升客户价值。 银行、证券、保险等各类金融机构的数据科学家、数据分析师：系统学习金融数据分析的理论与实战技巧，提升专业能力。 对金融数据分析与建模感兴趣的研究生、博士生以及相关专业的学者：为学术研究提供坚实的基础和丰富的案例支持。 希望了解金融行业数字化转型路径的IT从业者和管理者：理解数据分析在现代金融业中的核心地位。 本书的阅读价值在于： 系统性：提供一套完整的金融数据挖掘与建模方法论，帮助读者构建全局观。 实践性：通过丰富的案例，将理论知识与实际操作紧密结合，培养动手能力。 专业性：聚焦金融领域，深入剖析金融数据的独特性，以及数据分析在金融业务中的具体应用。 工具导向：充分利用SAS的强大功能，提升数据分析的效率与精度。 前瞻性：探讨前沿技术在金融领域的应用，为读者指明发展方向。 我们希望，通过本书的深入学习，读者能够掌握一套行之有效的工具和方法，成为数据驱动的金融决策者，在复杂多变的金融市场中，发现隐藏的价值，规避潜在的风险，最终引领金融业务迈向更加智能、高效和可持续的未来。本书不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往金融数据新世界的窗口，期待与您一同踏上这场充满发现与创造的旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的远不止是知识的增长，更是一种解决金融数据问题的全新视角。作者以系统性的方法论为导向，将SAS作为一种强大的工具，贯穿于整个金融数据挖掘的流程。我最欣赏的是书中对实际案例的深度挖掘，每一个案例都清晰地展示了如何将理论知识应用于解决真实的金融挑战。例如，在构建客户信用评分模型时，作者不仅详细讲解了如何进行数据预处理、特征选择和模型训练，还深入分析了模型的可解释性和业务含义，以及如何将其集成到实际的业务流程中。书中提供的SAS代码非常实用，可以直接用于学习和参考。而且，作者在讲解SAS语句时，非常注重细节，对于一些容易混淆的概念，都进行了清晰的阐释。让我受益匪浅的是，书中还探讨了如何处理金融数据中的一些共性问题，比如类别变量的处理、缺失值 imputation、异常值检测等。这些内容对于提升模型性能和解决实际问题至关重要。此外，书中还涉及到了文本挖掘、时间序列分析等前沿技术在金融领域的应用，这让我对金融数据分析的未来发展有了更深的认识。总而言之，这是一本既有理论高度，又有实践深度，并且能够启发读者思考的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，着实让我眼前一亮。它不仅仅是一本关于SAS金融数据挖掘与建模的书，更像是一本系统性地梳理了整个金融数据分析流程的宝典。从数据获取、清洗、预处理，到各种经典的挖掘算法（如决策树、回归分析、聚类、关联规则等），再到模型构建、评估和部署，这本书都进行了详尽的阐述。让我印象深刻的是，作者并没有止步于理论的讲解，而是花了大量的篇幅来介绍如何在SAS系统中实现这些技术，并且配以大量的实际案例。这些案例覆盖了信贷风险评估、客户流失预测、欺诈检测、投资组合优化等多个金融领域的关键问题。阅读过程中，我仿佛置身于一个真实的金融数据分析场景中，跟随作者一步步地解决问题，学习到如何运用SAS的强大功能来应对复杂的金融挑战。书中对SAS语句的解释清晰易懂，对于初学者来说，也能快速上手。而对于有一定SAS基础的读者，这本书则能帮助你深入理解金融数据挖掘背后的原理，并掌握更高级的应用技巧。特别是对于一些经典的算法，作者不仅给出了SAS的实现代码，还对算法的优缺点、适用场景进行了深入的分析，这对于我这样的读者来说，是非常宝贵的知识。总而言之，这本书的系统性、实践性和深度都做得相当出色，是我在金融数据挖掘领域学习道路上不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容非常扎实，逻辑也很清晰。它不像一些书那样零散地介绍SAS的某个功能，而是将SAS与金融数据挖掘的整个流程紧密地结合起来。我最喜欢的是书中对案例的讲解，每个案例都非常贴近实际金融业务场景，而且从数据处理到模型构建、评估，都进行了详细的步骤分解。例如，在处理不良贷款预测时，作者不仅介绍了如何利用SAS进行数据清洗和特征工程，还详细讲解了如何选择合适的模型，以及如何评估模型的性能。我特别欣赏书中对模型解释性的探讨，这对于理解模型的决策逻辑，以及在实际业务中应用模型至关重要。书中还涉及到了很多进阶的内容，比如如何处理类别不平衡问题，如何进行特征选择，以及如何进行模型集成等。这些内容对于提升模型性能和解决实际问题非常有帮助。而且，书中提供的SAS代码也非常实用，可以直接拿来参考和学习。对于我这样的读者来说，能够通过实践案例来学习SAS和金融数据挖掘，是最有效的方式。这本书的优点在于，它不仅教授了技术，更重要的是培养了解决金融数据问题的思维方式。总而言之，这是一本非常优秀的SAS金融数据挖掘书籍，我强烈推荐给所有对金融数据分析感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

我最近在学习金融数据挖掘，市面上相关的书籍不少，但真正能够系统性地讲解SAS实现和实际应用的却不多。这本书可以说是填补了这一空白。它不仅详细介绍了SAS在金融数据挖掘中的各种应用，更重要的是，它提供了一种系统性的方法论。从问题定义、数据准备，到模型选择、评估和部署，这本书都给出了清晰的指导。让我印象深刻的是，书中对金融业务场景的理解非常到位，提出的解决方案都紧密结合实际业务需求。例如，在客户流失预测的章节，作者不仅介绍了常用的预测模型，还深入分析了导致客户流失的原因，并提出了相应的营销策略建议。这种将技术与业务相结合的方式，是很多技术类书籍所缺乏的。书中的SAS代码也非常实用，可以直接拿来参考和修改。而且，作者对SAS函数的讲解非常细致，对于不熟悉SAS的读者来说，也能很快掌握。我尤其喜欢书中对模型调优和优化的讲解，这部分内容对于提升模型性能至关重要。书中还探讨了模型的可解释性问题，这在金融风控等领域尤为重要，能够帮助我们理解模型的决策依据。总之，这是一本非常值得学习的SAS金融数据挖掘书籍，它能够帮助读者从入门到精通，掌握在金融领域应用SAS进行数据挖掘的各项技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为广大金融从业者和数据科学爱好者提供了一本珍贵的参考。我从这本书中获益匪浅，特别是作者在处理实际金融数据时的细致入微和系统性。书中对SAS的讲解，并非是简单的语法罗列，而是将其作为一种强大的分析工具，贯穿于整个金融数据挖掘的流程。从数据采集、清洗、转换，到特征工程、模型选择、训练、评估，再到模型的部署和监控，作者都给出了详细的SAS实现方法和策略。让我印象深刻的是，书中对信贷风险评估、欺诈检测、客户细分等经典金融场景的案例解析，都非常深入且具有指导意义。例如，在讲解信贷风险模型时，作者不仅介绍了逻辑回归、决策树等常用模型，还深入探讨了模型的可解释性、稳定性以及在实际审批流程中的应用。书中还分享了许多处理金融数据特有挑战的技巧，如如何处理高度不平衡的数据集、如何进行多重共线性检验、如何处理时间序列数据的季节性等。这些细节的处理，正是区分一本优秀的技术书籍和一本普通书籍的关键。我尤其赞赏书中对SAS宏（Macro）的介绍，这对于提高SAS编程效率和代码的可维护性，有着重要的意义。总之，这是一本集理论深度、实践广度、SAS工具应用和金融业务理解于一体的优秀著作，是金融数据挖掘领域的必读之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远不止于教授SAS编程技巧，它更像是在金融数据分析领域构建了一个完整的知识体系。作者以系统的方法论为指导，将复杂的金融数据挖掘技术，以一种清晰、易懂的方式呈现出来。我特别喜欢书中对不同数据挖掘算法的讲解，不仅阐述了其背后的数学原理，更重要的是，详细介绍了如何在SAS中实现这些算法，并且通过实际案例来展示其应用效果。例如，在客户流失预测的章节，作者不仅讲解了常用的分类算法，还深入分析了客户流失的驱动因素，并提供了如何利用SAS进行精准营销的策略建议。这种将技术与业务紧密结合的模式，对于提升分析的实际价值至关重要。书中对模型评估和选择的讲解也十分到位，让读者能够理解如何根据业务目标来选择最适合的模型，并对模型的性能进行客观的评估。此外，书中还涉及到了时间序列分析、异常检测等在金融领域越来越重要的技术，这为读者拓宽了视野，也为应对未来更复杂的金融挑战奠定了基础。让我感到欣慰的是，作者在书中强调了数据质量的重要性，并提供了多种SAS工具和方法来确保数据的准确性和一致性。总而言之，这是一本能够帮助读者从数据中挖掘价值，并将其转化为实际业务洞察的宝贵书籍。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融分析师，我一直在寻找一本能够帮助我将理论知识转化为实际操作的书籍。而这本书，恰恰满足了我的需求。它不仅仅是理论的堆砌，而是充满了实操性的指导。从基础的数据预处理，到复杂的模型构建，这本书都给出了清晰的SAS实现步骤。让我惊喜的是，书中对一些金融领域特有的数据挖掘问题，比如高维度的特征选择、类不平衡问题的处理，都提供了非常有效的方法和SAS代码。例如，在信贷风险评估的案例中，作者详细讲解了如何利用SAS对大量信用卡申请数据进行分析，识别潜在的违约客户，并通过模型预测违约概率。这个案例的完整性非常高，从数据加载、变量转换、模型训练到结果可视化，都进行了详细的演示。我特别欣赏书中对模型解释性的强调，因为在金融领域，模型的“黑箱”问题往往是制约其应用的一个重要因素。这本书通过多种方式，比如SHAP值、LIME等，帮助读者理解模型的决策过程，这对于提高模型的可信度和业务部门的接受度至关重要。此外，书中还涉及到了时间序列分析、文本挖掘等在金融领域日益重要的技术，这让我对未来的学习方向有了更清晰的规划。总而言之，这是一本既有理论高度，又有实践深度的优秀著作，强烈推荐给所有从事金融数据分析的同行。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。它不仅仅是介绍SAS的某个功能，而是将SAS作为一个强大的工具，贯穿于整个金融数据挖掘的流程中。一开始，我担心会过于偏重SAS的语法和代码，但读下来才发现，作者在讲解SAS实现的同时，更注重数据挖掘的逻辑和金融业务的理解。比如，在讲解风险模型构建时，作者不仅介绍了逻辑回归等统计模型，还深入分析了模型的可解释性、稳定性以及如何将其应用于实际的信贷审批流程中。书中对每个案例的剖析都非常透彻，从业务背景的介绍，到数据分析的步骤，再到模型结果的解读，都环环相扣，逻辑严谨。尤其是那些在实际工作中经常遇到的难点，例如处理类别型变量、缺失值 imputation、异常值检测等，书中都给出了非常实用的SAS解决方案和建议。让我受益匪浅的是，作者还探讨了模型评估的各种指标，以及如何根据业务需求选择最合适的评估方法。对于金融从业者来说，能够理解并运用这些方法，对于提升决策的科学性和准确性至关重要。这本书的学习曲线虽然不算平缓，但其内容的扎实和案例的丰富，足以让读者在学习过程中感受到成就感。它确实是一本能够帮助读者在SAS金融数据挖掘领域打下坚实基础，并快速提升实战能力的力作。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先被其系统性所吸引。它不像许多零散的教程，而是从金融数据挖掘的全局出发，逐步深入。作者在讲解SAS的各种功能和应用时，始终围绕着金融业务的实际需求。我最欣赏的是书中对实际案例的深入剖析，每一个案例都详尽地展示了从问题定义、数据准备、模型选择、训练、评估，到结果解读的全过程。例如，在信贷风险评估的章节，作者不仅介绍了如何利用SAS构建预测模型，还深入分析了模型的可解释性和业务含义，以及如何将模型集成到实际的信贷审批流程中。书中提供的SAS代码非常实用，可以作为我们日常工作的参考和学习范例。而且，作者在讲解SAS语句时，非常注重细节，对于一些容易出错的地方，都进行了特别的提示。让我受益匪浅的是，书中还探讨了如何处理金融数据中的一些常见难题，比如数据的不平衡性、高维特征以及多重共线性等。这些内容对于提升模型性能和解决实际问题至关重要。此外，书中还涉及到了文本挖掘、社交网络分析等前沿技术在金融领域的应用，这让我对金融数据分析的未来发展有了更深的理解。总而言之，这是一本既有理论深度，又有实践指导价值的优秀书籍，强烈推荐给所有对金融数据挖掘感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受是“实用”二字。它不是纸上谈兵，而是将SAS金融数据挖掘的理论知识，通过大量的实际案例，转化为可操作的解决方案。作者在讲解SAS语句和函数时，都紧密结合金融场景，让读者能够清晰地理解每个步骤的目的和意义。我特别喜欢书中对模型评估和优化的讲解，这部分内容对于提升模型的预测能力和鲁棒性至关重要。例如，在讲解信用卡欺诈检测时，作者详细介绍了如何选择合适的评估指标，以及如何利用SAS进行模型调优，以达到最佳的检测效果。书中还提供了一些非常有用的SAS技巧和窍门，这些细节的处理，能够帮助我们更高效地进行数据分析。让我印象深刻的是，作者在书中强调了模型的可解释性，并提供了多种方法来理解模型的决策过程。这在金融领域尤为重要，因为监管要求和业务信任度都要求我们能够解释模型的输出。此外，书中还涉及到了数据可视化在金融数据分析中的应用，这有助于我们更直观地展示分析结果，并与业务部门进行有效沟通。总而言之，这是一本真正能够帮助读者掌握SAS金融数据挖掘技能，并将其应用于实际业务的宝贵著作。

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