現貨 SAS金融數據挖掘與建模 係統方法與案例解析 陳春寶 徐筱剛田建中SAS大學技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳春寶 徐筱剛 田建中 著

圖書標籤:

• SAS金融數據挖掘
• 金融建模
• 數據分析
• SAS
• 統計建模
• 風險管理
• 量化分析
• 案例分析
• SAS大學
• 陳春寶

店鋪： 義博圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111580478

商品編碼：17874956396

基本信息

作者： 陳春寶    徐筱剛    田建中   

叢書名： SAS大學技術叢書

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111580478

上架時間：2017-10-11

齣版日期：2017 年10月

開本：16開

版次：1-1

所屬分類：計算機

目錄

贊譽 

序 

前言 

第1章 金融數據挖掘與建模應用場景 1

1.1 客戶數據挖掘的價值 1

1.2 金融客戶生命周期及數據應用場景 3

1.3 具代錶性的數據應用場景 7

第2章 客戶獲取：信用卡客戶欺詐評分案例 8

2.1 案例背景 9

2.2 數據準備與預處理 10

2.2.1 數據源 10

2.2.2 變量設計 11

2.3 構建評分模型 13

2.3.1 算法選擇 13

2.3.2 模型訓練 14

2.3.3 模型評估 16

2.4 評分模型的應用 19

2.5 小結 20

第3章 客戶提升：信用卡客戶精準營銷案例 21

3.1 案例背景 21

↓展開全部內容

前言

古之欲明德於天下者，先治其國；欲治其國者，先齊其傢；欲齊其傢者，先修其身；欲修其身者，先正其心；欲正其心者，先誠其意；欲誠其意者，先緻其知；緻知在格物。

——《禮記》

知之真切篤實處即是行，行之明覺精察處即是知。

——王陽明

大數據勢不可擋。然而，對於多數公司來說，數據分析和建模能力尚未完全發展起來，雖主觀意識上認同瞭大數據的潛在價值，也開始采集、儲備數據，卻不知如何纔能讓數據充分融入業務、幫助業務部門達成業務指標。

大數據是一種全新的業務和産品創新思維，是海量數據存儲和計算的基礎架構，但小數據的分析運用纔是多數公司和業務領域必須關注和掌握的核心能力。本書將聚焦於實踐應用，介紹數據分析、建模的方法和在業務領域的實際應用，原理和基礎理論知識不是重點，因此數學公式極少，除非它比文字更能錶達內容。總體上，本書不會詳細羅列熱門的機器學習算法、數據挖掘方法以及人工智能，而是基於金融企業當前的實際需要，精選具代錶性的業務領域以及被廣泛驗證實用高效的分析建模技術，這些技術是數據分析人員必須掌握的技能。本書同時也是為掌握統計學知識和基本數據分析方法的業務專傢所寫，幫助他們實踐、應用數據建模手段，提升對業務的引導和駕馭能力。

本書的目標讀者是高級數據分析師、谘詢顧問、企業內部的業務專傢、高校學者和研究生，以及立誌於夯實數據建模基本功，並希望不斷提升的數據挖掘與數據建模人員。

內容提要

知者過之，愚者不及也；賢者過之，不肖者不及也。

——《中庸》

在學校和生活中，工作的重要的動力是工作中的樂趣，是工作獲得結果時的樂趣以及對這個結果的社會價值的認識。

——阿爾伯特·愛因斯坦

本書是一本介紹金融企業數據建模的專著。在內容上，書中以信貸（信用卡）客戶的生命周期管理為主綫，選取瞭5個在客戶獲取、提升、成熟和衰退環節的經典的金融企業案例，來詳細介紹具價值與實用性的數據建模過程，每個案例既自成體係又前後呼應。

第1章介紹瞭數據挖掘和建模在信貸（信用卡）客戶生命周期管理中的應用場景。

第2章結閤信用卡客戶反欺詐案例，介紹瞭常用的三類反欺詐手段以及欺詐評分模型的構建過程，模型采用機器學習集成算法的典範——隨機森林，並給齣SAS代碼（各類書中無僅有），對迴歸類、決策樹類、神經網絡類三大類機器學習算法做瞭比對。

第3章結閤信用卡客戶精準營銷案例，介紹瞭營銷響應模型的構建、評估與應用，完整闡述從數據準備、清洗、變量粗篩選、變量壓縮與轉換、建模、模型評估、部署、監測與更新等模型構建過程中所涉及的操作方法。

第4章通過信用卡客戶細分案例，介紹瞭完整的聚類過程，除快速、係統、兩步聚類算法外，還詳細介紹瞭實際分析過程中必不可少的數據預處理過程，並對聚類模型做瞭完整的闡釋。

第5章通過貸款違約預測案例，為零建模基礎的讀者提供瞭一個簡化的行為評分模型的構建過程，幫助零基礎讀者快速上手，同時簡單介紹瞭金融企業的三大風險模型（評分卡）。

第6章結閤信用卡客戶流失預警與挽留案例，介紹客戶價值（數值）預測與流失傾嚮（事件）預測兩類問題的建模過程及組閤應用，不拘泥於方法本身，彰顯瞭以企業實際運用為導嚮的寫作思路，讓案例更具實用參考價值。

瞭解完五個案例之後，你會發現這些方法和模型在大部分業務場景中似曾相識，金融企業的數據挖掘與建模將變得易如反掌。

↓展開全部內容

序言

大數據的浪潮正漸漸平靜，整個行業已逐漸趨於成熟和理性。喧囂與嘈雜漸遠之時，纔能更清晰地透過錶象，看清事情的本質。大數據需要精挖掘，好客戶需要勤耕耘，再好的故事，再炫的包裝，再酷的産品，分析基礎還是以CRISP方法為主流，做好數據采集、清洗、整閤、建模、分析、部署與調優；經營基礎還是“客戶為中心”的市場營銷，通過信息對稱與否的博弈來駕馭經營風險，再給予風險成本加權計算基礎上的損益評價。大數據的世界有時確實沒錶麵上那麼“性感”，而是非常“感性”。對於從事大數據相關工作的大多數專業人士，尤其是年輕朋友而言，詩與遠方雖可築夢，但要真正走得長遠，還是需要真本領，需要耐著寂寞，翻開書本，擼起袖子，在實踐中學習，在學習中實踐。

書如其人。陳春寶博士的這本書和他本人一樣，不太容易評價。多樣、豐富、立體，因此復雜，需要多花些時間去深入細品，纔能發現如同一篇好的散文，貴在“形散而神不散”。全書圍繞兩條主綫，一條是金融客戶生命周期管理，另外一條是數據挖掘項目和模型的生命周期管理，這兩條主綫串接起瞭一個一個獨立、完整的實戰場景。這樣的組織方法使讀者學習各篇完整成章時，能按圖索驥，實踐參考；兩條主綫也使得知識點跳躍較大，給人點到即止的感覺。因此建議結閤其他書籍同步研讀，效果會更好。比如，客戶關係管理方麵的，V.庫馬爾的《贏得盈利客戶》；數據挖掘領域的，本書作者的另一部著作《大數據與機器學習：實踐方法與行業案例》。

金融數據的價值密度之高，堪稱數據中的黃金。以銀行為代錶的金融機構對數據的深入挖掘分析與應用，起步不可謂不早，投入不可謂不大，成果不可謂不多，但是在這波風口中，由於內因、外因和低調（網紅經濟時代，低調可真是“緻命”的優點），卻常常被懟到瞭市場邊緣，連市麵上關於大數據與數據挖掘方麵的實戰類專業書籍，也大多齣自互聯網同仁之手。其實銀行及各傢金融機構藏龍臥虎，不乏像三位作者這樣能夠洞察業務，兼具豐富實操經驗和紮實理論功底的高手。衷心期待陳春寶博士能繼續堅持下去，並帶動更多金融機構的同仁們積極行動進來，齣版更多的，特彆是實戰類的書籍，共同為大數據時代增添一抹屬於金融數據科學傢們的彆樣風采。

陸小勇

浦發銀行信息科技部副總經理，信息服務中心主任 

媒體評論

數字化轉型是銀行業未來十年的發展趨勢，大數據的分析與應用能力至關重要。本書係統歸納瞭數字化客戶經營的主要場景，並選取有代錶性的案例介紹分析建模過程，寫法通俗易懂，對技術和業務人員提升數字化客戶經營能力都很有幫助。

——吳純傑 上海財經大學統計與管理學院副院長

SAS是統計分析軟件領域的標杆，以功能強大著稱，已經有過40年的曆史。由SAS技術大學精英學院組織撰寫的這套書，有SAS編程的主題，有SAS EG和SAS EM這樣的重要工具，還有金融數據挖掘與建模這樣的行業應用，內容係統、立體、豐富，強烈推薦！

——俞章盛 上海交通大學教授/博士生導師

SAS是全球分析領域的引者，數十年來一直緻力於應用分析解決睏難的業務問題，在統計分析、商業智能、客戶智能、數據管理、風險管理、欺詐與安全智能等多個領域獨樹一幟。相信由SAS技術大學官方編寫的係列參考書，一定能將SAS的技術精華和實踐總結、提煉齣來，奉獻給廣大的SAS技術、産品的支持者和使用者們。

——宇傳華 武漢大學教授/博士生導師

在開源軟件大行其道的今天，作為商業軟件，SAS不僅沒有沒落，反而正爆發齣更強大的生命力，這與SAS公司與時俱進的創新能力是分不開的。SAS的技術和産品在不斷改進，SAS的教育工作也一直做得很好，每年一度的“高校SAS數據分析大賽”在教育界的影響力越來越大。他們齣版的“SAS大學技術叢書”一定能再為SAS教育工作添磚加瓦。

——楊啓貴 華南理工大學教授/數學學院副院長/博士生導師 

探索數據驅動的金融未來：洞察、預測與價值創造 在當今瞬息萬變的金融市場中，數據已成為指引方嚮的羅盤，洞察未來趨勢的明鏡。本書《現貨 SAS金融數據挖掘與建模：係統方法與案例解析》（陳春寶、徐筱剛、田建中 著，SAS大學技術叢書）並非僅僅是一本關於SAS工具的書籍，而是一次深入金融領域數據價值挖掘與科學建模的係統探索。它旨在為金融從業者、研究者以及對數據驅動的金融決策感興趣的讀者，提供一套紮實、係統且極具實踐性的理論框架與操作指南。 本書的核心主旨在於揭示如何將海量、復雜的金融數據轉化為可操作的商業洞察，並利用先進的數據挖掘與建模技術，構建精準的預測模型，從而在金融決策、風險管理、投資策略以及客戶關係管理等多個維度實現價值的最大化。我們相信，在數據爆炸的時代，理解並掌握數據背後的力量，是金融機構在激烈競爭中保持領先地位的關鍵。 本書的獨特之處在於其係統性的方法論。我們並非孤立地介紹數據挖掘的某個技術或SAS的某個功能，而是將整個流程從數據獲取、清洗、探索性分析，到模型選擇、構建、評估與部署，乃至最終的業務落地，進行瞭有機整閤。這種係統性的視角，能夠幫助讀者構建起清晰的認知，理解數據分析在金融業務中的完整生命周期，並掌握在每個環節的關鍵要點與實用技巧。 對於數據挖掘與建模，本書涵蓋瞭從基礎概念到前沿應用的廣泛內容。我們將深入探討分類、聚類、關聯規則、迴歸、時間序列分析等經典的數據挖掘技術，並結閤金融場景，講解如何運用這些技術來識彆潛在客戶、預測市場波動、分析風險敞口、優化投資組閤等。同時，本書也會觸及機器學習、深度學習在金融領域的最新進展，例如在欺詐檢測、信用評分、量化交易等方麵的應用，為讀者打開更廣闊的視野。 SAS軟件作為本書重要的載體，我們將聚焦於其在金融數據分析領域的強大功能。本書不會簡單羅列SAS的語法，而是著重於如何運用SAS的各個模塊（如SAS Enterprise Miner, SAS/STAT, SAS/ETS等）來高效地實現數據預處理、特徵工程、模型開發與評估。通過豐富的案例，讀者將學會如何利用SAS的圖形化界麵和強大的編程能力，將理論知識轉化為實際操作，從而更有效地處理金融數據，構建和優化模型。 案例解析是本書的另一大亮點。我們深知理論與實踐的脫節是許多學習者麵臨的難題。因此，本書精心選取瞭多個真實或高度仿真的金融案例，涵蓋瞭銀行、證券、保險、資産管理等不同細分領域。這些案例將貫穿本書的始終，從數據準備到模型構建，再到結果解釋和業務應用，詳細展示數據挖掘與建模的全過程。讀者將通過這些案例，直觀地學習如何將抽象的模型應用於具體的金融問題，理解模型結果的實際含義，並最終學會如何根據模型輸齣做齣明智的決策。 本書的目標讀者包括： 金融機構的風險管理人員、信貸審批人員、反欺詐分析師：學習如何利用數據驅動的方法識彆和量化風險，優化風控策略。 投資經理、量化分析師、交易員：掌握如何通過數據挖掘發現市場機會，構建預測模型，優化投資組閤，提升交易績效。 市場營銷與客戶關係管理人員：瞭解如何利用數據分析理解客戶行為，進行精準營銷，提升客戶價值。 銀行、證券、保險等各類金融機構的數據科學傢、數據分析師：係統學習金融數據分析的理論與實戰技巧，提升專業能力。 對金融數據分析與建模感興趣的研究生、博士生以及相關專業的學者：為學術研究提供堅實的基礎和豐富的案例支持。 希望瞭解金融行業數字化轉型路徑的IT從業者和管理者：理解數據分析在現代金融業中的核心地位。 本書的閱讀價值在於： 係統性：提供一套完整的金融數據挖掘與建模方法論，幫助讀者構建全局觀。 實踐性：通過豐富的案例，將理論知識與實際操作緊密結閤，培養動手能力。 專業性：聚焦金融領域，深入剖析金融數據的獨特性，以及數據分析在金融業務中的具體應用。 工具導嚮：充分利用SAS的強大功能，提升數據分析的效率與精度。 前瞻性：探討前沿技術在金融領域的應用，為讀者指明發展方嚮。 我們希望，通過本書的深入學習，讀者能夠掌握一套行之有效的工具和方法，成為數據驅動的金融決策者，在復雜多變的金融市場中，發現隱藏的價值，規避潛在的風險，最終引領金融業務邁嚮更加智能、高效和可持續的未來。本書不僅僅是一本技術手冊，更是一扇通往金融數據新世界的窗口，期待與您一同踏上這場充滿發現與創造的旅程。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，著實讓我眼前一亮。它不僅僅是一本關於SAS金融數據挖掘與建模的書，更像是一本係統性地梳理瞭整個金融數據分析流程的寶典。從數據獲取、清洗、預處理，到各種經典的挖掘算法（如決策樹、迴歸分析、聚類、關聯規則等），再到模型構建、評估和部署，這本書都進行瞭詳盡的闡述。讓我印象深刻的是，作者並沒有止步於理論的講解，而是花瞭大量的篇幅來介紹如何在SAS係統中實現這些技術，並且配以大量的實際案例。這些案例覆蓋瞭信貸風險評估、客戶流失預測、欺詐檢測、投資組閤優化等多個金融領域的關鍵問題。閱讀過程中，我仿佛置身於一個真實的金融數據分析場景中，跟隨作者一步步地解決問題，學習到如何運用SAS的強大功能來應對復雜的金融挑戰。書中對SAS語句的解釋清晰易懂，對於初學者來說，也能快速上手。而對於有一定SAS基礎的讀者，這本書則能幫助你深入理解金融數據挖掘背後的原理，並掌握更高級的應用技巧。特彆是對於一些經典的算法，作者不僅給齣瞭SAS的實現代碼，還對算法的優缺點、適用場景進行瞭深入的分析，這對於我這樣的讀者來說，是非常寶貴的知識。總而言之，這本書的係統性、實踐性和深度都做得相當齣色，是我在金融數據挖掘領域學習道路上不可或缺的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容非常紮實，邏輯也很清晰。它不像一些書那樣零散地介紹SAS的某個功能，而是將SAS與金融數據挖掘的整個流程緊密地結閤起來。我最喜歡的是書中對案例的講解，每個案例都非常貼近實際金融業務場景，而且從數據處理到模型構建、評估，都進行瞭詳細的步驟分解。例如，在處理不良貸款預測時，作者不僅介紹瞭如何利用SAS進行數據清洗和特徵工程，還詳細講解瞭如何選擇閤適的模型，以及如何評估模型的性能。我特彆欣賞書中對模型解釋性的探討，這對於理解模型的決策邏輯，以及在實際業務中應用模型至關重要。書中還涉及到瞭很多進階的內容，比如如何處理類彆不平衡問題，如何進行特徵選擇，以及如何進行模型集成等。這些內容對於提升模型性能和解決實際問題非常有幫助。而且，書中提供的SAS代碼也非常實用，可以直接拿來參考和學習。對於我這樣的讀者來說，能夠通過實踐案例來學習SAS和金融數據挖掘，是最有效的方式。這本書的優點在於，它不僅教授瞭技術，更重要的是培養瞭解決金融數據問題的思維方式。總而言之，這是一本非常優秀的SAS金融數據挖掘書籍，我強烈推薦給所有對金融數據分析感興趣的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期。它不僅僅是介紹SAS的某個功能，而是將SAS作為一個強大的工具，貫穿於整個金融數據挖掘的流程中。一開始，我擔心會過於偏重SAS的語法和代碼，但讀下來纔發現，作者在講解SAS實現的同時，更注重數據挖掘的邏輯和金融業務的理解。比如，在講解風險模型構建時，作者不僅介紹瞭邏輯迴歸等統計模型，還深入分析瞭模型的可解釋性、穩定性以及如何將其應用於實際的信貸審批流程中。書中對每個案例的剖析都非常透徹，從業務背景的介紹，到數據分析的步驟，再到模型結果的解讀，都環環相扣，邏輯嚴謹。尤其是那些在實際工作中經常遇到的難點，例如處理類彆型變量、缺失值 imputation、異常值檢測等，書中都給齣瞭非常實用的SAS解決方案和建議。讓我受益匪淺的是，作者還探討瞭模型評估的各種指標，以及如何根據業務需求選擇最閤適的評估方法。對於金融從業者來說，能夠理解並運用這些方法，對於提升決策的科學性和準確性至關重要。這本書的學習麯綫雖然不算平緩，但其內容的紮實和案例的豐富，足以讓讀者在學習過程中感受到成就感。它確實是一本能夠幫助讀者在SAS金融數據挖掘領域打下堅實基礎，並快速提升實戰能力的力作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名金融分析師，我一直在尋找一本能夠幫助我將理論知識轉化為實際操作的書籍。而這本書，恰恰滿足瞭我的需求。它不僅僅是理論的堆砌，而是充滿瞭實操性的指導。從基礎的數據預處理，到復雜的模型構建，這本書都給齣瞭清晰的SAS實現步驟。讓我驚喜的是，書中對一些金融領域特有的數據挖掘問題，比如高維度的特徵選擇、類不平衡問題的處理，都提供瞭非常有效的方法和SAS代碼。例如，在信貸風險評估的案例中，作者詳細講解瞭如何利用SAS對大量信用卡申請數據進行分析，識彆潛在的違約客戶，並通過模型預測違約概率。這個案例的完整性非常高，從數據加載、變量轉換、模型訓練到結果可視化，都進行瞭詳細的演示。我特彆欣賞書中對模型解釋性的強調，因為在金融領域，模型的“黑箱”問題往往是製約其應用的一個重要因素。這本書通過多種方式，比如SHAP值、LIME等，幫助讀者理解模型的決策過程，這對於提高模型的可信度和業務部門的接受度至關重要。此外，書中還涉及到瞭時間序列分析、文本挖掘等在金融領域日益重要的技術，這讓我對未來的學習方嚮有瞭更清晰的規劃。總而言之，這是一本既有理論高度，又有實踐深度的優秀著作，強烈推薦給所有從事金融數據分析的同行。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠不止於教授SAS編程技巧，它更像是在金融數據分析領域構建瞭一個完整的知識體係。作者以係統的方法論為指導，將復雜的金融數據挖掘技術，以一種清晰、易懂的方式呈現齣來。我特彆喜歡書中對不同數據挖掘算法的講解，不僅闡述瞭其背後的數學原理，更重要的是，詳細介紹瞭如何在SAS中實現這些算法，並且通過實際案例來展示其應用效果。例如，在客戶流失預測的章節，作者不僅講解瞭常用的分類算法，還深入分析瞭客戶流失的驅動因素，並提供瞭如何利用SAS進行精準營銷的策略建議。這種將技術與業務緊密結閤的模式，對於提升分析的實際價值至關重要。書中對模型評估和選擇的講解也十分到位，讓讀者能夠理解如何根據業務目標來選擇最適閤的模型，並對模型的性能進行客觀的評估。此外，書中還涉及到瞭時間序列分析、異常檢測等在金融領域越來越重要的技術，這為讀者拓寬瞭視野，也為應對未來更復雜的金融挑戰奠定瞭基礎。讓我感到欣慰的是，作者在書中強調瞭數據質量的重要性，並提供瞭多種SAS工具和方法來確保數據的準確性和一緻性。總而言之，這是一本能夠幫助讀者從數據中挖掘價值，並將其轉化為實際業務洞察的寶貴書籍。

評分☆☆☆☆☆

我最近在學習金融數據挖掘，市麵上相關的書籍不少，但真正能夠係統性地講解SAS實現和實際應用的卻不多。這本書可以說是填補瞭這一空白。它不僅詳細介紹瞭SAS在金融數據挖掘中的各種應用，更重要的是，它提供瞭一種係統性的方法論。從問題定義、數據準備，到模型選擇、評估和部署，這本書都給齣瞭清晰的指導。讓我印象深刻的是，書中對金融業務場景的理解非常到位，提齣的解決方案都緊密結閤實際業務需求。例如，在客戶流失預測的章節，作者不僅介紹瞭常用的預測模型，還深入分析瞭導緻客戶流失的原因，並提齣瞭相應的營銷策略建議。這種將技術與業務相結閤的方式，是很多技術類書籍所缺乏的。書中的SAS代碼也非常實用，可以直接拿來參考和修改。而且，作者對SAS函數的講解非常細緻，對於不熟悉SAS的讀者來說，也能很快掌握。我尤其喜歡書中對模型調優和優化的講解，這部分內容對於提升模型性能至關重要。書中還探討瞭模型的可解釋性問題，這在金融風控等領域尤為重要，能夠幫助我們理解模型的決策依據。總之，這是一本非常值得學習的SAS金融數據挖掘書籍，它能夠幫助讀者從入門到精通，掌握在金融領域應用SAS進行數據挖掘的各項技能。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先被其係統性所吸引。它不像許多零散的教程，而是從金融數據挖掘的全局齣發，逐步深入。作者在講解SAS的各種功能和應用時，始終圍繞著金融業務的實際需求。我最欣賞的是書中對實際案例的深入剖析，每一個案例都詳盡地展示瞭從問題定義、數據準備、模型選擇、訓練、評估，到結果解讀的全過程。例如，在信貸風險評估的章節，作者不僅介紹瞭如何利用SAS構建預測模型，還深入分析瞭模型的可解釋性和業務含義，以及如何將模型集成到實際的信貸審批流程中。書中提供的SAS代碼非常實用，可以作為我們日常工作的參考和學習範例。而且，作者在講解SAS語句時，非常注重細節，對於一些容易齣錯的地方，都進行瞭特彆的提示。讓我受益匪淺的是，書中還探討瞭如何處理金融數據中的一些常見難題，比如數據的不平衡性、高維特徵以及多重共綫性等。這些內容對於提升模型性能和解決實際問題至關重要。此外，書中還涉及到瞭文本挖掘、社交網絡分析等前沿技術在金融領域的應用，這讓我對金融數據分析的未來發展有瞭更深的理解。總而言之，這是一本既有理論深度，又有實踐指導價值的優秀書籍，強烈推薦給所有對金融數據挖掘感興趣的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的遠不止是知識的增長，更是一種解決金融數據問題的全新視角。作者以係統性的方法論為導嚮，將SAS作為一種強大的工具，貫穿於整個金融數據挖掘的流程。我最欣賞的是書中對實際案例的深度挖掘，每一個案例都清晰地展示瞭如何將理論知識應用於解決真實的金融挑戰。例如，在構建客戶信用評分模型時，作者不僅詳細講解瞭如何進行數據預處理、特徵選擇和模型訓練，還深入分析瞭模型的可解釋性和業務含義，以及如何將其集成到實際的業務流程中。書中提供的SAS代碼非常實用，可以直接用於學習和參考。而且，作者在講解SAS語句時，非常注重細節，對於一些容易混淆的概念，都進行瞭清晰的闡釋。讓我受益匪淺的是，書中還探討瞭如何處理金融數據中的一些共性問題，比如類彆變量的處理、缺失值 imputation、異常值檢測等。這些內容對於提升模型性能和解決實際問題至關重要。此外，書中還涉及到瞭文本挖掘、時間序列分析等前沿技術在金融領域的應用，這讓我對金融數據分析的未來發展有瞭更深的認識。總而言之，這是一本既有理論高度，又有實踐深度，並且能夠啓發讀者思考的優秀著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為廣大金融從業者和數據科學愛好者提供瞭一本珍貴的參考。我從這本書中獲益匪淺，特彆是作者在處理實際金融數據時的細緻入微和係統性。書中對SAS的講解，並非是簡單的語法羅列，而是將其作為一種強大的分析工具，貫穿於整個金融數據挖掘的流程。從數據采集、清洗、轉換，到特徵工程、模型選擇、訓練、評估，再到模型的部署和監控，作者都給齣瞭詳細的SAS實現方法和策略。讓我印象深刻的是，書中對信貸風險評估、欺詐檢測、客戶細分等經典金融場景的案例解析，都非常深入且具有指導意義。例如，在講解信貸風險模型時，作者不僅介紹瞭邏輯迴歸、決策樹等常用模型，還深入探討瞭模型的可解釋性、穩定性以及在實際審批流程中的應用。書中還分享瞭許多處理金融數據特有挑戰的技巧，如如何處理高度不平衡的數據集、如何進行多重共綫性檢驗、如何處理時間序列數據的季節性等。這些細節的處理，正是區分一本優秀的技術書籍和一本普通書籍的關鍵。我尤其贊賞書中對SAS宏（Macro）的介紹，這對於提高SAS編程效率和代碼的可維護性，有著重要的意義。總之，這是一本集理論深度、實踐廣度、SAS工具應用和金融業務理解於一體的優秀著作，是金融數據挖掘領域的必讀之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受是“實用”二字。它不是紙上談兵，而是將SAS金融數據挖掘的理論知識，通過大量的實際案例，轉化為可操作的解決方案。作者在講解SAS語句和函數時，都緊密結閤金融場景，讓讀者能夠清晰地理解每個步驟的目的和意義。我特彆喜歡書中對模型評估和優化的講解，這部分內容對於提升模型的預測能力和魯棒性至關重要。例如，在講解信用卡欺詐檢測時，作者詳細介紹瞭如何選擇閤適的評估指標，以及如何利用SAS進行模型調優，以達到最佳的檢測效果。書中還提供瞭一些非常有用的SAS技巧和竅門，這些細節的處理，能夠幫助我們更高效地進行數據分析。讓我印象深刻的是，作者在書中強調瞭模型的可解釋性，並提供瞭多種方法來理解模型的決策過程。這在金融領域尤為重要，因為監管要求和業務信任度都要求我們能夠解釋模型的輸齣。此外，書中還涉及到瞭數據可視化在金融數據分析中的應用，這有助於我們更直觀地展示分析結果，並與業務部門進行有效溝通。總而言之，這是一本真正能夠幫助讀者掌握SAS金融數據挖掘技能，並將其應用於實際業務的寶貴著作。

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