《金融商业算法建模 基于Python和SAS》读书笔记思维导图PPT模板下载

思维导图PPT模板《金融商业算法建模基于Python和SAS》最新版读书笔记，下载可以直接修改模型算法流程监控数据第章预测Python分析金融SASEM类评估线性案例业务项目模板建模本书关键字分析思维导图01第1章金融建模综述第3章识别类模型第2章决策类模型第4章优化分析类模型目录03020405第5章模型评估与模型监控附录SASEM节点说明第6章算法工程化目录0706内容摘要这是一本贯穿金融业务经营全流程，以业务为驱动的金融数据挖掘与建模著作，涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等数据建模环节。本书的4位作者都是在金融领域有多年工作经验的大数据专家，不仅技术功底深厚、业务经验丰富，而且对金融行业从业者的需求痛点和图书市场的供给情况有深入了解。他们通过精心策划和写作，让本书内容独树一帜。本书针对决策类、识别类、优化分析类三大主题，独创九大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘，详细讲解了每个模板的算法原理、评估方法、优化方法和应用案例等，内容上极力做到准确、明晰、直观与实用。此外，本书还对数据科学项目中比较容易被忽视的内容做了补充，包括模型评估、模型监控、算法工程化，指导读者构建易读、高效、健壮的数据科学工程。本书坚持理论与实践相结合，通过图形、示例、公式帮助读者快速掌握算法与优化理论的同时，还打造了一套可轻松适配各种分析场景与需求的工具模板，力图帮助读者从理论快速跨越到实践。第1章金融建模综述1.1企业中数据分析的层级1.2操作层面的数据分析对象与成果1.3数据挖掘方法分类介绍1.4数据挖掘方法论1.5数据挖掘建模框架的3个原则1.6利用SASEM创建数据挖掘项目010302040506第1章金融建模综述1.3.2描述性——无监督学习1.3.1预测性——有监督学习1.3数据挖掘方法分类介绍1.6.1创建数据挖掘项目1.6.3SASEM项目的系统文档介...1.6.2给项目添加逻辑库和数据集1.6利用SASEM创建数据挖掘项目第2章决策类模型2.1客户价值预测2.2营销响应预测2.3细分画像2.4交叉销售第2章决策类模型2.1.1线性回归模型概述2.1.2Python案例：线性回归建...2.1.3多元线性回归的变量筛选2.1.4Python案例：多元线性回...2.1.5模型假设检验2.1.6残差分析0103020405062.1客户价值预测2.1.7强影响点分析2.1.8Python案例：线性回归调...2.1.9线性回归的完整流程小结2.1.10正则化2.1.11Python案例：岭回归与...123452.1客户价值预测2.2.1使用逻辑回归预测用户响应率2.2.2比较逻辑回归与线性回归2.2.3图解逻辑回归2.2.4逻辑回归算法概述2.2.5分类模型的评估2.2.6分类变量的处理0103020405062.2营销响应预测2.2.7Python案例：逻辑回归建...2.2.9逻辑回归建模小结2.2.8SASEM案例：贷款违约预...2.2营销响应预测2.3.1主成分分析2.3.2因子分析2.3.3变量聚类2.3.4样本聚类1——层次聚类2.3.5样本聚类2——K-Means...123452.3细分画像2.4.2序列模式2.4.1关联规则2.4交叉销售第3章识别类模型3.2违规行为识别3.1申请反欺诈第3章识别类模型3.1.1决策树3.1.2组合算法3.1.3最近邻域法3.1.4朴素贝叶斯3.1.5支持向量机3.1.6神经网络0103020405063.1申请反欺诈3.2.2局部异常因子3.2.1孤立森林3.2违规行为识别第4章优化分析类模型4.1预测技术4.3流程挖掘4.2运筹优化第4章优化分析类模型4.1.1效应分解法4.1.3基于深度学习的LSTM4.1.2基于动力模型的ARIMA4.1预测技术4.2.1线性规划4.2.3非线性规划4.2.2整数规划4.2运筹优化4.3.1业务流程挖掘的总体理念4.3.2流程发现4.3.3流程监控4.3.4流程遵循4.3.5Python案例：利用pm4...123454.3流程挖掘第5章模型评估与模型监控5.2模型监控5.1模型评估第5章模型评估与模型监控5.1.1混淆矩阵5.1.2ROC曲线5.1.3KS统计量5.1.4洛伦兹曲线与基尼系数5.1模型评估5.2.1前端监控——业务指标5.2.2前端监控——评分分布稳定性5.2.3前端监控——特征分布稳定性5.2.4后端监控——评分正确性5.2.5后端监控——变量有效性123455.2模型监控第6章算法工程化6.2如何编写规范的数据工程代码6.1构建合理的项目工程结构第6章算法工程化6.1.2