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【No474】介绍金融数据分析技术如何应用在银行业营销部门

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  • TA的每日心情
    开心
    2018-8-25 14:10
  • 签到天数: 222 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2019-4-2 10:34:30 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【No474】介绍金融数据分析技术如何应用在银行业营销部门

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    资源描述及截图:

    第二期:
    第一课:数据分析基本知识复习(2课时)
         1.  数据分析的基本概念
              a.  目的
              b.  数据获取和清理
              c.  数据的描述性统计与可视化
         2.  数据分析的常用模型
              a.  监督式模型:(广义)线性回归,决策树,随机森林,支持向量机,神经网络
              b.  非监督式模型:聚类分析,因子分析,主成分分析
    第二课:银行信贷客户的聚类分析-非监督式聚类(2课时)
         1.  数值型变量的归一化
         2.  类别型变量的编码
         3.  距离的概念和种类
         4.  闵可夫斯基距离
         5.  VDM(Value Difference Metric)距离
         6.  聚类的性能度量
              a.  Davies-Bouldin Index
              b.  Dunn Index
         7.  K-均值算法的难题:如何选取k
    第三课:银行信贷客户的聚类分析-非监督式聚类(续)(2课时)
         1.  数据描述
         2.  数据预处理的实操:归一化与编码
         3.  K-均值算法用于信贷客户的聚类分析
         4.  层次聚类法用于信贷客户的聚类分析
    第四课:银行信贷客户的聚类分析-半监督式聚类(2课时)
         1.  半监督聚类
        a.  约束K-均值算法
         2.  带有少量标签的K-均值算法
    第五课:行为评分卡模型的简介(2课时)
         1.  个人信贷产品的简介及其中的各类风险
         2.  什么是评分卡模型
         3.  信用风险领域的评分卡模型
               a.  申请评分卡
               b.  行为评分卡
               c.  催收评分卡
         4.  评分卡模型的时间窗口概念
               a.  表现期
               b.  观察期
    5.  拓展:PD模型与巴塞尔协议
    第六课:行为评分卡模型的特征构造(2课时)
         1.  训练集和测试集的划分
         2.  特征构造
        a.  逾期类型特征
               b.  还款率类型特征
        c.  使用率类型特征
        d.  消费类型特征
        e.  其他类型特征
         3.  变量的分箱和WOE计算
    第七课:行为评分卡模型的特征挑选(2课时)
         1.  IV的概念
         2.  单变量分析
         3.  多变量分析
         4.  线性相关性
         5.  多重共线性
    第八课:行为评分卡模型的逻辑回归模型(2课时)
         1.  逻辑回归模型的基本概念
               a.  什么是逻辑回归
               b.  逻辑回归中的参数估计
               c.  逻辑回归的正则化:LASSO(L1约束) & Ridge(L2约束)
         2.  用逻辑回归构造行为评分卡模型
         3.  从概率到分数
    第九课:行为评分卡模型的验证、监控和调优(2课时)
         1.  评分卡模型常用的评价指标
               a.  KS
               b.  AR
               c.  PSI
               d.  Kendal’s Tau
         2.  Assigned PD & Actual PD
         3.  模型监控的概念
              a.  模型监控的频率
              b.  模型监控的解读
         4.  模型的调优
    第十课:组合评分卡模型(2课时)
         1.  组合模型概述
         2.  串行结构的评分组合模型
         3.  异态并行结构的评分组合模型
         4.  同态并行结构的评分组合模型

    第一期:
    课程大纲:
    第一讲:数据分析基本知识复习(2课时)
          1.  数据分析的基本概念
               a.  目的
               b.  数据获取和清理
               c.  数据的描述性统计
          2.  数据可视化
          3.  数据分析的常用模型
               a.  监督式模型:(广义)线性回归,决策树,随机森林,支持向量机,神经网络
               b.  非监督式模型:聚类分析,因子分析,主成分分析
               c.  半监督式模型
          4.  数据分析的常用工具
               a.  R和python
    第二课:银行内客户流失预警模型的介绍(2课时)
          1.  银行客群和产品的类别
          2.  为什么要做客户流失预警模型
          3.  数据介绍和描述
    第三课:金融客户流失预警模型中的数据预处理和特征衍生(2课时)
          1.  流失数据中的极端值和缺失值的处理
          2.  构建流失行为的特征
    第四课:GBDT模型在流失预警模型中的应用(2课时)
          1.  GBDT模型如何应用在金融客户流失预警模型中
          2.  如何从客户流失数据中推导GBDT模型的参数
          3.  GBDT模型对防范客户流失的指导意义
    第五课:神经网络模型在流失预警模型中的应用(2课时)
          1.  神经网络模型如何应用在金融客户流失预警模型中
          2.  如何从客户流失数据中推导神经网络模型的参数
          3.  神经网络模型对防范客户流失的指导意义
          4.  神经网络模型和GBDT模型在客户流失预警工作中的功效比较
    第六课:信用卡账户违约预测模型的介绍(2课时)
          1.  信贷违约的基本概念
          2.  为什么要做违约预测模型
          3.  信贷违约预测模型的特性
          4.  数据介绍和描述
          5.  非平衡样本问题的定义和解决方法
               a.  过抽样和欠抽样
               b.  SMOTE算法
    第七课:违约预测模型中的数据预处理和特征衍生(2课时)
          1.  构建信用风险类型的特征
          2.  特征的分箱
               a.  分箱的优点
               b.  Best-KS分箱法和卡方分箱法
          3.  特征信息度的计算
    第八课:违约预测模型中的数据预处理和特征衍生(续,2课时)
          1.  分箱后如何编码
               a.  WOE的概念、优点和计算
          2.  信用风险中的单变量分析和多变量分析
    第九课:逻辑回归模型在违约预测模型中的应用(2课时)
          1.  逻辑回归在违约预测模型中的作用的概述
          2.  降维的方法
               a.  主成分法
          3.  变量选择的方法
               a.  LASSO方法
               b.  逐步回归法
               c.  随机森林法
          4.  带误判惩罚的逻辑回归模型
    第十课:违约预测模型的评价标准(2课时)
          1.  模型对违约与非违约人群的区分度
          2.  模型的准确度衡量:
               a.  尽可能抓住足够多的违约人群
               b.  尽可能不误抓非违约人群

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2018-11-29 11:30
  • 签到天数: 7 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2019-4-2 23:13:27 | 显示全部楼层
    回复一下就可以了吗?
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  • TA的每日心情
    开心
    2018-12-18 15:03
  • 签到天数: 8 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2019-4-3 15:29:32 | 显示全部楼层
    谢谢楼主的无私奉献。
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  • TA的每日心情
    开心
    2016-4-13 17:27
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

    发表于 2019-4-4 10:05:24 | 显示全部楼层
    我表示压力很大
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  • TA的每日心情
    开心
    2017-11-9 12:06
  • 签到天数: 13 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2019-4-5 11:10:56 | 显示全部楼层
    期待中......
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-5-15 15:13
  • 签到天数: 14 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2019-4-5 20:05:00 | 显示全部楼层
    资料是我想要的
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  • TA的每日心情
    无聊
    2019-6-2 19:25
  • 签到天数: 30 天

    [LV.5]常住居民I

    发表于 2019-4-6 10:17:05 | 显示全部楼层
    顶一个了
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  • TA的每日心情
    难过
    2019-7-23 10:59
  • 签到天数: 15 天

    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2019-4-6 22:12:45 | 显示全部楼层
    支持!!!!!!
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2017-11-6 14:03
  • 签到天数: 8 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2019-4-7 11:26:32 | 显示全部楼层
    太感谢楼主了
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