SAS金融数据挖掘与建模：系统方法与案例解析 计算机与互联网 书籍|6741835 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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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111580478

商品编码：18841699892

丛书名： SAS大学技术丛书

出版时间：2017-10-01

书[0名0]：	SAS金融数据挖掘与建模：系统方[0法0]与案例解析|6741835
图书定价：	59元
图书作者：	陈春宝;徐筱刚;田建中
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2017/10/1 0:00:00
ISBN号：	9787111580478
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

目录

赞誉 序 前言 [0第0]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 [0第0]2章 客户获取：信用卡客户欺诈[0评0]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[0评0]分模型 13 2.3.1 算[0法0]选择 13 2.3.2 模型训练 14 2.3.3 模型[0评0]估 16 2.4 [0评0]分模型的应用 19 2.5 小结 20 [0第0]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 3.2 建模准备 21 3.2.1 准备数据 22 3.2.2 数据预处理 26 3.2.3 过度抽样 27 3.2.4 构造训练集及测试集 30 3.3 数据清洗及变量粗筛 32 3.3.1 连续变量与连续变量之间 33 3.3.2 分类变量和分类变量之间 39 3.3.3 分类变量和连续变量之间 43 3.3.4 数据的错误及缺失值 47 3.3.5 数据离群值 53 3.3.6 重编码 59 3.4 变量压缩与转换变量 61 3.4.1 分类变量的水平数压缩 61 3.4.2 连续变量聚类 65 3.4.3 连续变量的分箱 77 3.4.4 变量的转换 79 3.5 模型训练 80 3.5.1 关于Logistic回归 80 3.5.2 变量筛选方[0法0] 81 3.6 模型[0评0]估 88 3.6.1 模型估计 88 3.6.2 模型[0评0]估 89 3.6.3 调整过度抽样 98 3.6.4 收益矩阵 98 3.6.5 模型转换为打分卡 100 3.7 模型的部署及更新 100 3.7.1 模型的部署 100 3.7.2 模型的监测及更新 101 3.8 本章小结 103 [0第0]4章 客户成熟：银行零售客户渠道偏好细分案例 104 4.1 案例背景 104 4.2 聚类分析流程 105 4.3 数据标准化 107 4.3.1 标准化介绍 107 4.3.2 标准化实现 110 4.4 变量聚类 111 4.4.1 变量聚类介绍 111 4.4.2 变量聚类基本步骤 112 4.4.3 SAS实现变量聚类 113 4.5 变量降维与可视化 118 4.5.1 图形化探索 118 4.5.2 主成分分析[0法0]降维 120 4.6 ACECLUS预处理过程 123 4.6.1 ACECLUS介绍 123 4.6.2 ACECLUS过程 123 4.6.3 ACECLUS示例 123 4.7 系统聚类分析 128 4.7.1 系统聚类[0法0] 128 4.7.2 样本与样本之间的度量 129 4.7.3 距离定义与测量 129 4.7.4 相关系数 131 4.7.5 类与类之间的度量 131 4.7.6 系统聚类[0法0] 139 4.7.7 不同系统聚类[0法0]之间的比较 140 4.7.8 类个数的确定 158 4.8 快速聚类 159 4.8.1 快速聚类[0法0] 159 4.8.2 快速聚类[0法0]实现 160 4.8.3 快速聚类[0法0][0优0]缺点 161 4.9 两步聚类[0法0] 161 4.9.1 两步聚类[0法0] 161 4.9.2 两步聚类[0法0]实现 161 4.10 本章小结 167 [0第0]5章 客户衰退：银行贷款违约预测案例 168 5.1 案例背景 169 5.2 维度分析 170 5.3 建模分析 177 5.4 业务应用 179 5.5 小结 179 [0第0]6章 客户挽留：信用卡客户流失管理案例 180 6.1 案例背景 181 6.2 数据准备 182 6.2.1 设定目标变量 182 6.2.2 设定时间窗 183 6.2.3 设计预测变量 184 6.2.4 准备数据宽表 185 6.3 流失倾向预警：用Logistic回归构建响应率模型 186 6.3.1 粗分类 187 6.3.2 计算分组变量的WOE值和IV值 191 6.3.3 共线性检验 194 6.3.4 模型训练：显著性检验 195 6.3.5 模型[0评0]估 196 6.4 潜在客户价值预测：两阶段建模[0法0] 201 6.4.1 阶段1概率预测 201 6.4.2 阶段2 数值预测 201 6.4.3 模型[0评0]估 203 6.5 细分：差异化营销服务的基础 204 6.6 小结 208

《金融科技创新：大数据、人工智能与区块链在金融行业的实践应用》 内容简介 本书深入探讨了金融科技（FinTech）领域的前沿发展，重点聚焦大数据、人工智能（AI）和区块链技术如何颠覆和重塑现代金融服务业。本书旨在为金融从业者、技术开发者、政策制定者以及对金融科技感兴趣的研究者提供一个全面、深入且极具实践价值的视角，理解这些颠覆性技术带来的机遇与挑战，并掌握如何在激烈的市场竞争中驱动创新和实现可持续发展。 第一部分：金融科技的时代浪潮与核心驱动力 本部分首先勾勒出金融科技的宏观图景，分析其产生的历史背景、关键驱动因素以及对全球金融体系产生的深远影响。我们将探讨技术进步如何打破传统金融机构的壁垒，催生出更高效、更普惠、更个性化的金融服务。 金融科技的定义与演进： 回溯金融科技的发展历程，从早期的电子支付到如今的深度融合，梳理不同阶段的核心特征与代表性创新。 宏观经济与监管环境： 分析影响金融科技发展的全球经济趋势、货币政策、以及日益精细化的监管框架，理解合规性与创新性之间的平衡之道。 技术驱动的颠覆： 详细阐述大数据、人工智能、区块链等核心技术如何成为金融科技创新的基石，分别介绍它们在金融领域的潜在应用场景和价值。 新兴商业模式： 剖析P2P借贷、众筹、智能投顾、数字货币、去中心化金融（DeFi）等新型金融业务模式的运作原理、优势与风险。 第二部分：大数据在金融行业的深度应用 大数据作为金融科技的核心燃料，其收集、处理、分析和应用能力直接决定了金融服务的创新水平。本部分将从理论到实践，全面解析大数据如何在金融风险管理、客户画像、精准营销、欺诈检测等方面发挥关键作用。 数据采集与管理： 深入探讨金融数据来源的多样性（交易数据、社交媒体数据、行为数据等），以及如何构建安全、高效、合规的数据采集与存储体系。 数据清洗与预处理： 讲解在大数据环境下，如何应对数据不完整、不准确、不一致等问题，确保数据的质量是后续分析的基础。 高级分析技术： 介绍基于统计学、机器学习、深度学习等的大数据分析方法，包括回归分析、聚类分析、分类算法、时间序列分析等，并结合金融场景说明其应用。 信用风险评估： 详述如何利用大数据构建更精准的个人和企业信用评分模型，降低信贷违约风险，扩大普惠金融的覆盖范围。 市场风险与操作风险分析： 分析如何利用大数据识别和量化市场波动、交易错误、内部欺诈等风险，提升金融机构的风险控制能力。 客户行为洞察与精准营销： 讲解如何通过分析客户行为数据，描绘细致的客户画像，实现千人千面的产品推荐和营销活动，提升客户满意度和忠诚度。 欺诈检测与反洗钱： 阐述如何利用大数据和AI技术，实时监测异常交易模式，有效识别和预防金融欺诈、洗钱等非法活动。 数据安全与隐私保护： 强调在大数据应用过程中，数据安全和用户隐私保护的重要性，以及相关的技术和法律合规要求。 第三部分：人工智能赋能金融的智能化升级 人工智能是驱动金融行业智能化变革的核心引擎。本部分将聚焦AI在量化交易、智能客服、自动化流程、风险预警、合规审查等方面的具体应用，展现AI如何提升金融服务的效率、准确性和智能化水平。 机器学习在金融中的应用： 监督学习： 详述在预测模型（如股票价格预测、信贷审批）和分类模型（如客户流失预测、欺诈识别）中，如何应用线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等算法。 无监督学习： 介绍在客户细分、异常检测、降维等场景中，如何应用K-Means聚类、主成分分析（PCA）等方法。 强化学习： 探讨在量化交易策略优化、资产配置决策等方面，强化学习的应用潜力。 深度学习与神经网络： 卷积神经网络（CNN）： 分析其在图像识别（如文档识别、人脸识别）和自然语言处理（NLP）中的应用。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 详解其在处理时序数据（如股票价格预测、文本情感分析）方面的优势。 Transformer模型： 介绍其在自然语言理解、机器翻译等领域的突破性进展，以及在金融文本分析中的应用。 自然语言处理（NLP）在金融领域的实践： 智能投研： 利用NLP技术分析财经新闻、研报、财报，提取关键信息，辅助投资决策。 智能客服： 构建能够理解用户意图、提供精准解答的聊天机器人，提升客户服务效率。 舆情监控： 分析社交媒体和新闻报道，监测市场情绪和公司声誉。 合规文本分析： 自动化审查法律文件、合同条款，确保合规性。 智能投顾与机器人顾问： 个性化资产配置： 介绍如何利用AI算法为投资者提供个性化的投资组合建议。 自动化交易执行： 探讨机器人顾问如何自动执行交易策略。 风险管理与再平衡： 分析AI如何动态调整投资组合以适应市场变化和风险偏好。 AI在反欺诈与风险管理中的进一步应用： 异常行为检测： 实时识别用户行为中的潜在欺诈迹象。 风险预警系统： 构建能够预测市场风险、信用风险、操作风险的智能系统。 自动化合规审查： 利用AI对交易、报告等进行自动化合规性检查。 AI伦理与可解释性： 讨论AI在金融决策中的偏见问题、黑箱问题，以及提升AI模型可解释性和公平性的技术与方法。 第四部分：区块链与分布式账本技术重塑金融基础设施 区块链技术以其去中心化、不可篡改、透明等特性，正逐步改变金融交易的清算、结算、跨境支付、数字身份等核心环节。本部分将深入剖析区块链在金融领域的应用潜力，并展望其对未来金融体系的影响。 区块链技术原理概述： 详细介绍分布式账本、加密算法、共识机制（PoW, PoS等）、智能合约等核心概念。 区块链在金融支付与结算中的应用： 跨境支付： 分析区块链如何降低跨境支付的成本和时间，提升效率。 实时全额结算（RTGS）： 探讨区块链实现更快速、更安全支付结算的可能性。 数字货币与稳定币： 介绍央行数字货币（CBDC）和各类稳定币的发展与影响。 证券发行与交易的区块链化： 代币化证券（Security Tokens）： 讲解如何将股票、债券等传统资产转化为数字代币，简化发行和交易流程。 去中心化交易所（DEX）： 分析DEX的运作模式及其对传统交易所的挑战。 智能合约的应用： 自动化金融协议： 探讨智能合约在保险理赔、贷款偿还、衍生品交易等场景中的自动化执行能力。 降低交易对手风险： 智能合约如何确保合同条款的自动执行，减少人为干预和违约风险。 区块链在身份管理与数据安全中的作用： 去中心化身份（DID）： 分析如何利用区块链构建更安全、更可控的数字身份体系。 数据溯源与防伪： 探讨区块链在供应链金融、资产确权等方面的应用。 去中心化金融（DeFi）的兴起： DeFi的核心理念与产品： 介绍借贷、交易、保险等DeFi应用，及其对传统金融服务的替代和补充。 DeFi的机遇与风险： 评估DeFi的创新潜力，同时也分析其面临的监管挑战、技术风险和流动性风险。 联盟链与私有链在金融场景中的优势： 探讨在特定场景下，联盟链和私有链如何平衡性能、安全性和可控性。 区块链的监管与未来展望： 分析当前区块链在金融领域的监管现状，以及未来技术融合与产业发展的趋势。 第五部分：金融科技的融合创新与未来趋势 本部分将探讨大数据、AI和区块链等技术如何相互融合，产生协同效应，驱动更深层次的金融创新。同时，也将分析金融科技在普惠金融、绿色金融、监管科技（RegTech）等方面的发展趋势，并为从业者提供应对未来挑战的策略建议。 技术融合的协同效应： AI+大数据： 智能决策、风险预测、个性化服务。 AI+区块链： 智能合约执行、风险评估、链上身份验证。 大数据+区块链： 数据确权、价值流转、可信数据分析。 AI+大数据+区块链： 构建更智能、更安全、更透明的下一代金融系统。 普惠金融与金融科技： 技术赋能小微企业与个人： 介绍如何利用金融科技降低服务门槛，提升金融可及性。 数字身份与信用： 探讨如何通过技术构建新的信用体系，服务“长尾客户”。 绿色金融与可持续发展： ESG数据分析： 利用大数据和AI评估企业环境、社会和公司治理表现。 区块链在碳排放交易中的应用： 探索区块链如何提升碳交易的透明度和效率。 监管科技（RegTech）的发展： AI驱动的合规自动化： 自动化报告、KYC/AML审查、反洗钱监测。 大数据在风险监测中的作用： 实时预警、系统性风险评估。 区块链在监管报告中的透明度： 提升监管数据的可信度和可追溯性。 金融科技人才培养与组织变革： 跨界人才需求： 分析金融、技术、数据、法律等领域交叉型人才的重要性。 敏捷组织与创新文化： 探讨金融机构如何进行组织变革以适应快速变化的科技环境。 未来金融科技展望： 探讨元宇宙、Web3.0等新兴概念对金融服务的潜在影响，以及人工智能、量子计算等前沿技术在金融领域的长期演进路径。 本书将通过深入的理论阐述、丰富的案例分析和前瞻性的观点，为读者描绘一幅金融科技蓬勃发展的壮丽画卷，帮助读者抓住时代机遇，成为金融科技变革的引领者。

评分☆☆☆☆☆

我对金融领域的数据分析和建模一直充满了好奇，而《SAS金融数据挖掘与建模：系统方法与案例解析》这个名字，让我觉得它能够提供一种“系统”的解决方案。我一直认为，金融数据的复杂性在于其内在的规律性和不确定性，而数据挖掘和建模正是试图揭示这些规律并量化不确定性的过程。我非常期待这本书能够提供一种结构化的方法来应对这种复杂性。我希望它能够引导我理解如何从原始的金融数据中提取出有意义的特征，如何选择适合不同金融场景的模型，以及如何评估模型的性能并将其应用于实际业务。特别是“案例解析”部分，我希望它能展示如何运用SAS的强大功能来解决一些具体的金融问题，比如风险管理、投资组合优化、或者是市场趋势预测等。我希望这本书不仅仅是介绍SAS的命令，更能教会我一种思考问题和解决问题的方法论，让我能够独立地进行金融数据分析和建模。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我提升金融建模技能的书籍，而《SAS金融数据挖掘与建模：系统方法与案例解析》这个书名，恰好触动了我内心的痒点。我的背景是金融从业者，对SAS这个工具并不陌生，但一直以来，我的SAS应用更多停留在基础的数据处理和报表生成层面。我深知，在如今这个数据爆炸的时代，仅仅掌握基础工具是不够的，如何从海量金融数据中挖掘出有价值的信息，并将其转化为可执行的商业洞察，才是核心竞争力。我尤其关注这本书的“案例解析”部分，因为理论再完美，也需要落地的实践来验证。我希望书中的案例能够贴近真实的金融业务场景，例如信用评分、欺诈检测、客户流失预测等，并且能够详细展示如何运用SAS一步一步地完成这些模型的构建。我还希望看到书中能够分享一些在实际建模过程中可能会遇到的挑战和解决方案，例如数据质量问题、模型可解释性、以及如何处理时间序列数据的特殊性等。如果书中能提供一些SAS代码示例，那将是锦上添花，能够大大提升我的学习效率。

评分☆☆☆☆☆

这本《SAS金融数据挖掘与建模：系统方法与案例解析》的包装设计就相当吸引人，封面上那流畅的线条和深邃的蓝色调，仿佛预示着数据海洋的浩瀚与金融世界的严谨。我一直对金融领域的量化分析和数据驱动决策很感兴趣，但又苦于没有系统性的指导。市面上关于金融建模的书籍琳琅满目，但往往要么过于理论化，要么过于零散，难以形成一个完整的知识体系。我特别看重书籍的“系统性”，希望它能像一位经验丰富的导师，带领我一步步深入理解数据挖掘和建模的内在逻辑，而不是只提供零散的工具箱。我希望这本书能够清晰地阐述从数据获取、清洗、探索性分析，到特征工程、模型选择、评估与部署的整个流程。更重要的是，我期望它能在理论深度和实践应用之间找到一个完美的平衡点，既能让我理解模型背后的数学原理，又能让我掌握如何在实际金融场景中灵活运用SAS工具来解决问题。例如，书中是否会详细介绍如何利用SAS构建风险模型，或者如何通过数据挖掘来识别潜在的投资机会？这些都是我非常期待看到的内容。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融科技领域抱有浓厚兴趣的学生，我一直在寻找一本能够帮助我将理论知识与实际应用相结合的书籍。《SAS金融数据挖掘与建模：系统方法与案例解析》这个书名，听起来就非常务实，充满了解决实际问题的味道。我非常看重“案例解析”这个部分，因为我相信，通过真实的案例来学习，能够更直观地理解抽象的模型和复杂的算法。我期待书中能够包含一些来自不同金融细分领域（如银行、证券、保险等）的案例，并且能够详细地展示如何利用SAS这个强大的工具来解决这些案例中的挑战。我希望书中不仅仅是展示最终的模型结果，更能深入剖析整个建模过程，包括数据准备、特征工程、模型选择、参数调优以及模型评估等关键步骤。此外，我还希望这本书能够解释SAS在金融数据挖掘中的优势，以及与其他数据分析工具的比较，从而帮助我更全面地认识SAS在金融领域的重要性。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是它在“系统性”上的追求。金融数据挖掘和建模，说到底是一个工程，需要有严谨的流程和科学的方法论。《SAS金融数据挖掘与建模：系统方法与案例解析》这个书名，就已经传达出一种“系统”的意图。我一直认为，学习任何一门技术，如果不能形成一套完整的知识体系，那么学到的东西往往是零散的，难以融会贯通，更谈不上解决复杂问题。我期待这本书能够提供一个清晰的框架，指导我如何从零开始，一步步构建起自己的金融数据挖掘和建模能力。从数据的获取和预处理，到特征的选择和工程，再到模型的建立、评估和优化，每一个环节都应该有详实的讲解和清晰的指引。我尤其关心的是，书中是否会介绍一些通用的建模策略，以及在面对不同金融问题时，如何选择最合适的模型和方法。我希望这本书不仅能教我“做什么”，更能教我“为什么这样做”，以及“在什么情况下可以换一种方式”。