SAS金融數據挖掘與建模：係統方法與案例解析 計算機與互聯網 書籍|6741835 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
• 建模
• 金融工程
• 量化分析
• 統計建模
• 計算機
• 互聯網
• 案例分析
• 數據分析

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111580478

商品編碼：18841699892

叢書名： SAS大學技術叢書

齣版時間：2017-10-01

書[0名0]：	SAS金融數據挖掘與建模：係統方[0法0]與案例解析|6741835
圖書定價：	59元
圖書作者：	陳春寶;徐筱剛;田建中
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2017/10/1 0:00:00
ISBN號：	9787111580478
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

目錄

贊譽 序 前言 [0第0]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 [0第0]2章 客戶獲取：信用卡客戶欺詐[0評0]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[0評0]分模型 13 2.3.1 算[0法0]選擇 13 2.3.2 模型訓練 14 2.3.3 模型[0評0]估 16 2.4 [0評0]分模型的應用 19 2.5 小結 20 [0第0]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 3.2 建模準備 21 3.2.1 準備數據 22 3.2.2 數據預處理 26 3.2.3 過度抽樣 27 3.2.4 構造訓練集及測試集 30 3.3 數據清洗及變量粗篩 32 3.3.1 連續變量與連續變量之間 33 3.3.2 分類變量和分類變量之間 39 3.3.3 分類變量和連續變量之間 43 3.3.4 數據的錯誤及缺失值 47 3.3.5 數據離群值 53 3.3.6 重編碼 59 3.4 變量壓縮與轉換變量 61 3.4.1 分類變量的水平數壓縮 61 3.4.2 連續變量聚類 65 3.4.3 連續變量的分箱 77 3.4.4 變量的轉換 79 3.5 模型訓練 80 3.5.1 關於Logistic迴歸 80 3.5.2 變量篩選方[0法0] 81 3.6 模型[0評0]估 88 3.6.1 模型估計 88 3.6.2 模型[0評0]估 89 3.6.3 調整過度抽樣 98 3.6.4 收益矩陣 98 3.6.5 模型轉換為打分卡 100 3.7 模型的部署及更新 100 3.7.1 模型的部署 100 3.7.2 模型的監測及更新 101 3.8 本章小結 103 [0第0]4章 客戶成熟：銀行零售客戶渠道偏好細分案例 104 4.1 案例背景 104 4.2 聚類分析流程 105 4.3 數據標準化 107 4.3.1 標準化介紹 107 4.3.2 標準化實現 110 4.4 變量聚類 111 4.4.1 變量聚類介紹 111 4.4.2 變量聚類基本步驟 112 4.4.3 SAS實現變量聚類 113 4.5 變量降維與可視化 118 4.5.1 圖形化探索 118 4.5.2 主成分分析[0法0]降維 120 4.6 ACECLUS預處理過程 123 4.6.1 ACECLUS介紹 123 4.6.2 ACECLUS過程 123 4.6.3 ACECLUS示例 123 4.7 係統聚類分析 128 4.7.1 係統聚類[0法0] 128 4.7.2 樣本與樣本之間的度量 129 4.7.3 距離定義與測量 129 4.7.4 相關係數 131 4.7.5 類與類之間的度量 131 4.7.6 係統聚類[0法0] 139 4.7.7 不同係統聚類[0法0]之間的比較 140 4.7.8 類個數的確定 158 4.8 快速聚類 159 4.8.1 快速聚類[0法0] 159 4.8.2 快速聚類[0法0]實現 160 4.8.3 快速聚類[0法0][0優0]缺點 161 4.9 兩步聚類[0法0] 161 4.9.1 兩步聚類[0法0] 161 4.9.2 兩步聚類[0法0]實現 161 4.10 本章小結 167 [0第0]5章 客戶衰退：銀行貸款違約預測案例 168 5.1 案例背景 169 5.2 維度分析 170 5.3 建模分析 177 5.4 業務應用 179 5.5 小結 179 [0第0]6章 客戶挽留：信用卡客戶流失管理案例 180 6.1 案例背景 181 6.2 數據準備 182 6.2.1 設定目標變量 182 6.2.2 設定時間窗 183 6.2.3 設計預測變量 184 6.2.4 準備數據寬錶 185 6.3 流失傾嚮預警：用Logistic迴歸構建響應率模型 186 6.3.1 粗分類 187 6.3.2 計算分組變量的WOE值和IV值 191 6.3.3 共綫性檢驗 194 6.3.4 模型訓練：顯著性檢驗 195 6.3.5 模型[0評0]估 196 6.4 潛在客戶價值預測：兩階段建模[0法0] 201 6.4.1 階段1概率預測 201 6.4.2 階段2 數值預測 201 6.4.3 模型[0評0]估 203 6.5 細分：差異化營銷服務的基礎 204 6.6 小結 208

《金融科技創新：大數據、人工智能與區塊鏈在金融行業的實踐應用》 內容簡介 本書深入探討瞭金融科技（FinTech）領域的前沿發展，重點聚焦大數據、人工智能（AI）和區塊鏈技術如何顛覆和重塑現代金融服務業。本書旨在為金融從業者、技術開發者、政策製定者以及對金融科技感興趣的研究者提供一個全麵、深入且極具實踐價值的視角，理解這些顛覆性技術帶來的機遇與挑戰，並掌握如何在激烈的市場競爭中驅動創新和實現可持續發展。 第一部分：金融科技的時代浪潮與核心驅動力 本部分首先勾勒齣金融科技的宏觀圖景，分析其産生的曆史背景、關鍵驅動因素以及對全球金融體係産生的深遠影響。我們將探討技術進步如何打破傳統金融機構的壁壘，催生齣更高效、更普惠、更個性化的金融服務。 金融科技的定義與演進： 迴溯金融科技的發展曆程，從早期的電子支付到如今的深度融閤，梳理不同階段的核心特徵與代錶性創新。 宏觀經濟與監管環境： 分析影響金融科技發展的全球經濟趨勢、貨幣政策、以及日益精細化的監管框架，理解閤規性與創新性之間的平衡之道。 技術驅動的顛覆： 詳細闡述大數據、人工智能、區塊鏈等核心技術如何成為金融科技創新的基石，分彆介紹它們在金融領域的潛在應用場景和價值。 新興商業模式： 剖析P2P藉貸、眾籌、智能投顧、數字貨幣、去中心化金融（DeFi）等新型金融業務模式的運作原理、優勢與風險。 第二部分：大數據在金融行業的深度應用 大數據作為金融科技的核心燃料，其收集、處理、分析和應用能力直接決定瞭金融服務的創新水平。本部分將從理論到實踐，全麵解析大數據如何在金融風險管理、客戶畫像、精準營銷、欺詐檢測等方麵發揮關鍵作用。 數據采集與管理： 深入探討金融數據來源的多樣性（交易數據、社交媒體數據、行為數據等），以及如何構建安全、高效、閤規的數據采集與存儲體係。 數據清洗與預處理： 講解在大數據環境下，如何應對數據不完整、不準確、不一緻等問題，確保數據的質量是後續分析的基礎。 高級分析技術： 介紹基於統計學、機器學習、深度學習等的大數據分析方法，包括迴歸分析、聚類分析、分類算法、時間序列分析等，並結閤金融場景說明其應用。 信用風險評估： 詳述如何利用大數據構建更精準的個人和企業信用評分模型，降低信貸違約風險，擴大普惠金融的覆蓋範圍。 市場風險與操作風險分析： 分析如何利用大數據識彆和量化市場波動、交易錯誤、內部欺詐等風險，提升金融機構的風險控製能力。 客戶行為洞察與精準營銷： 講解如何通過分析客戶行為數據，描繪細緻的客戶畫像，實現韆人韆麵的産品推薦和營銷活動，提升客戶滿意度和忠誠度。 欺詐檢測與反洗錢： 闡述如何利用大數據和AI技術，實時監測異常交易模式，有效識彆和預防金融欺詐、洗錢等非法活動。 數據安全與隱私保護： 強調在大數據應用過程中，數據安全和用戶隱私保護的重要性，以及相關的技術和法律閤規要求。 第三部分：人工智能賦能金融的智能化升級 人工智能是驅動金融行業智能化變革的核心引擎。本部分將聚焦AI在量化交易、智能客服、自動化流程、風險預警、閤規審查等方麵的具體應用，展現AI如何提升金融服務的效率、準確性和智能化水平。 機器學習在金融中的應用： 監督學習： 詳述在預測模型（如股票價格預測、信貸審批）和分類模型（如客戶流失預測、欺詐識彆）中，如何應用綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等算法。 無監督學習： 介紹在客戶細分、異常檢測、降維等場景中，如何應用K-Means聚類、主成分分析（PCA）等方法。 強化學習： 探討在量化交易策略優化、資産配置決策等方麵，強化學習的應用潛力。 深度學習與神經網絡： 捲積神經網絡（CNN）： 分析其在圖像識彆（如文檔識彆、人臉識彆）和自然語言處理（NLP）中的應用。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 詳解其在處理時序數據（如股票價格預測、文本情感分析）方麵的優勢。 Transformer模型： 介紹其在自然語言理解、機器翻譯等領域的突破性進展，以及在金融文本分析中的應用。 自然語言處理（NLP）在金融領域的實踐： 智能投研： 利用NLP技術分析財經新聞、研報、財報，提取關鍵信息，輔助投資決策。 智能客服： 構建能夠理解用戶意圖、提供精準解答的聊天機器人，提升客戶服務效率。 輿情監控： 分析社交媒體和新聞報道，監測市場情緒和公司聲譽。 閤規文本分析： 自動化審查法律文件、閤同條款，確保閤規性。 智能投顧與機器人顧問： 個性化資産配置： 介紹如何利用AI算法為投資者提供個性化的投資組閤建議。 自動化交易執行： 探討機器人顧問如何自動執行交易策略。 風險管理與再平衡： 分析AI如何動態調整投資組閤以適應市場變化和風險偏好。 AI在反欺詐與風險管理中的進一步應用： 異常行為檢測： 實時識彆用戶行為中的潛在欺詐跡象。 風險預警係統： 構建能夠預測市場風險、信用風險、操作風險的智能係統。 自動化閤規審查： 利用AI對交易、報告等進行自動化閤規性檢查。 AI倫理與可解釋性： 討論AI在金融決策中的偏見問題、黑箱問題，以及提升AI模型可解釋性和公平性的技術與方法。 第四部分：區塊鏈與分布式賬本技術重塑金融基礎設施 區塊鏈技術以其去中心化、不可篡改、透明等特性，正逐步改變金融交易的清算、結算、跨境支付、數字身份等核心環節。本部分將深入剖析區塊鏈在金融領域的應用潛力，並展望其對未來金融體係的影響。 區塊鏈技術原理概述： 詳細介紹分布式賬本、加密算法、共識機製（PoW, PoS等）、智能閤約等核心概念。 區塊鏈在金融支付與結算中的應用： 跨境支付： 分析區塊鏈如何降低跨境支付的成本和時間，提升效率。 實時全額結算（RTGS）： 探討區塊鏈實現更快速、更安全支付結算的可能性。 數字貨幣與穩定幣： 介紹央行數字貨幣（CBDC）和各類穩定幣的發展與影響。 證券發行與交易的區塊鏈化： 代幣化證券（Security Tokens）： 講解如何將股票、債券等傳統資産轉化為數字代幣，簡化發行和交易流程。 去中心化交易所（DEX）： 分析DEX的運作模式及其對傳統交易所的挑戰。 智能閤約的應用： 自動化金融協議： 探討智能閤約在保險理賠、貸款償還、衍生品交易等場景中的自動化執行能力。 降低交易對手風險： 智能閤約如何確保閤同條款的自動執行，減少人為乾預和違約風險。 區塊鏈在身份管理與數據安全中的作用： 去中心化身份（DID）： 分析如何利用區塊鏈構建更安全、更可控的數字身份體係。 數據溯源與防僞： 探討區塊鏈在供應鏈金融、資産確權等方麵的應用。 去中心化金融（DeFi）的興起： DeFi的核心理念與産品： 介紹藉貸、交易、保險等DeFi應用，及其對傳統金融服務的替代和補充。 DeFi的機遇與風險： 評估DeFi的創新潛力，同時也分析其麵臨的監管挑戰、技術風險和流動性風險。 聯盟鏈與私有鏈在金融場景中的優勢： 探討在特定場景下，聯盟鏈和私有鏈如何平衡性能、安全性和可控性。 區塊鏈的監管與未來展望： 分析當前區塊鏈在金融領域的監管現狀，以及未來技術融閤與産業發展的趨勢。 第五部分：金融科技的融閤創新與未來趨勢 本部分將探討大數據、AI和區塊鏈等技術如何相互融閤，産生協同效應，驅動更深層次的金融創新。同時，也將分析金融科技在普惠金融、綠色金融、監管科技（RegTech）等方麵的發展趨勢，並為從業者提供應對未來挑戰的策略建議。 技術融閤的協同效應： AI+大數據： 智能決策、風險預測、個性化服務。 AI+區塊鏈： 智能閤約執行、風險評估、鏈上身份驗證。 大數據+區塊鏈： 數據確權、價值流轉、可信數據分析。 AI+大數據+區塊鏈： 構建更智能、更安全、更透明的下一代金融係統。 普惠金融與金融科技： 技術賦能小微企業與個人： 介紹如何利用金融科技降低服務門檻，提升金融可及性。 數字身份與信用： 探討如何通過技術構建新的信用體係，服務“長尾客戶”。 綠色金融與可持續發展： ESG數據分析： 利用大數據和AI評估企業環境、社會和公司治理錶現。 區塊鏈在碳排放交易中的應用： 探索區塊鏈如何提升碳交易的透明度和效率。 監管科技（RegTech）的發展： AI驅動的閤規自動化： 自動化報告、KYC/AML審查、反洗錢監測。 大數據在風險監測中的作用： 實時預警、係統性風險評估。 區塊鏈在監管報告中的透明度： 提升監管數據的可信度和可追溯性。 金融科技人纔培養與組織變革： 跨界人纔需求： 分析金融、技術、數據、法律等領域交叉型人纔的重要性。 敏捷組織與創新文化： 探討金融機構如何進行組織變革以適應快速變化的科技環境。 未來金融科技展望： 探討元宇宙、Web3.0等新興概念對金融服務的潛在影響，以及人工智能、量子計算等前沿技術在金融領域的長期演進路徑。 本書將通過深入的理論闡述、豐富的案例分析和前瞻性的觀點，為讀者描繪一幅金融科技蓬勃發展的壯麗畫捲，幫助讀者抓住時代機遇，成為金融科技變革的引領者。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我提升金融建模技能的書籍，而《SAS金融數據挖掘與建模：係統方法與案例解析》這個書名，恰好觸動瞭我內心的癢點。我的背景是金融從業者，對SAS這個工具並不陌生，但一直以來，我的SAS應用更多停留在基礎的數據處理和報錶生成層麵。我深知，在如今這個數據爆炸的時代，僅僅掌握基礎工具是不夠的，如何從海量金融數據中挖掘齣有價值的信息，並將其轉化為可執行的商業洞察，纔是核心競爭力。我尤其關注這本書的“案例解析”部分，因為理論再完美，也需要落地的實踐來驗證。我希望書中的案例能夠貼近真實的金融業務場景，例如信用評分、欺詐檢測、客戶流失預測等，並且能夠詳細展示如何運用SAS一步一步地完成這些模型的構建。我還希望看到書中能夠分享一些在實際建模過程中可能會遇到的挑戰和解決方案，例如數據質量問題、模型可解釋性、以及如何處理時間序列數據的特殊性等。如果書中能提供一些SAS代碼示例，那將是錦上添花，能夠大大提升我的學習效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受就是它在“係統性”上的追求。金融數據挖掘和建模，說到底是一個工程，需要有嚴謹的流程和科學的方法論。《SAS金融數據挖掘與建模：係統方法與案例解析》這個書名，就已經傳達齣一種“係統”的意圖。我一直認為，學習任何一門技術，如果不能形成一套完整的知識體係，那麼學到的東西往往是零散的，難以融會貫通，更談不上解決復雜問題。我期待這本書能夠提供一個清晰的框架，指導我如何從零開始，一步步構建起自己的金融數據挖掘和建模能力。從數據的獲取和預處理，到特徵的選擇和工程，再到模型的建立、評估和優化，每一個環節都應該有詳實的講解和清晰的指引。我尤其關心的是，書中是否會介紹一些通用的建模策略，以及在麵對不同金融問題時，如何選擇最閤適的模型和方法。我希望這本書不僅能教我“做什麼”，更能教我“為什麼這樣做”，以及“在什麼情況下可以換一種方式”。

評分☆☆☆☆☆

這本《SAS金融數據挖掘與建模：係統方法與案例解析》的包裝設計就相當吸引人，封麵上那流暢的綫條和深邃的藍色調，仿佛預示著數據海洋的浩瀚與金融世界的嚴謹。我一直對金融領域的量化分析和數據驅動決策很感興趣，但又苦於沒有係統性的指導。市麵上關於金融建模的書籍琳琅滿目，但往往要麼過於理論化，要麼過於零散，難以形成一個完整的知識體係。我特彆看重書籍的“係統性”，希望它能像一位經驗豐富的導師，帶領我一步步深入理解數據挖掘和建模的內在邏輯，而不是隻提供零散的工具箱。我希望這本書能夠清晰地闡述從數據獲取、清洗、探索性分析，到特徵工程、模型選擇、評估與部署的整個流程。更重要的是，我期望它能在理論深度和實踐應用之間找到一個完美的平衡點，既能讓我理解模型背後的數學原理，又能讓我掌握如何在實際金融場景中靈活運用SAS工具來解決問題。例如，書中是否會詳細介紹如何利用SAS構建風險模型，或者如何通過數據挖掘來識彆潛在的投資機會？這些都是我非常期待看到的內容。

評分☆☆☆☆☆

我對金融領域的數據分析和建模一直充滿瞭好奇，而《SAS金融數據挖掘與建模：係統方法與案例解析》這個名字，讓我覺得它能夠提供一種“係統”的解決方案。我一直認為，金融數據的復雜性在於其內在的規律性和不確定性，而數據挖掘和建模正是試圖揭示這些規律並量化不確定性的過程。我非常期待這本書能夠提供一種結構化的方法來應對這種復雜性。我希望它能夠引導我理解如何從原始的金融數據中提取齣有意義的特徵，如何選擇適閤不同金融場景的模型，以及如何評估模型的性能並將其應用於實際業務。特彆是“案例解析”部分，我希望它能展示如何運用SAS的強大功能來解決一些具體的金融問題，比如風險管理、投資組閤優化、或者是市場趨勢預測等。我希望這本書不僅僅是介紹SAS的命令，更能教會我一種思考問題和解決問題的方法論，讓我能夠獨立地進行金融數據分析和建模。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融科技領域抱有濃厚興趣的學生，我一直在尋找一本能夠幫助我將理論知識與實際應用相結閤的書籍。《SAS金融數據挖掘與建模：係統方法與案例解析》這個書名，聽起來就非常務實，充滿瞭解決實際問題的味道。我非常看重“案例解析”這個部分，因為我相信，通過真實的案例來學習，能夠更直觀地理解抽象的模型和復雜的算法。我期待書中能夠包含一些來自不同金融細分領域（如銀行、證券、保險等）的案例，並且能夠詳細地展示如何利用SAS這個強大的工具來解決這些案例中的挑戰。我希望書中不僅僅是展示最終的模型結果，更能深入剖析整個建模過程，包括數據準備、特徵工程、模型選擇、參數調優以及模型評估等關鍵步驟。此外，我還希望這本書能夠解釋SAS在金融數據挖掘中的優勢，以及與其他數據分析工具的比較，從而幫助我更全麵地認識SAS在金融領域的重要性。