书名：SAS金融数据挖掘与建模 系统方法与案例解析
作者：陈春宝、徐筱刚、田建中
ISBN：978-7-111-58047-8
出版社：机械工业出版社
出版日期：2018.07
知者过之,愚者不及也;贤者过之,不肖者不及也。——《中庸》在学校和生活中,工作的最重要的动力是工作中的乐趣,是工作获得结果时的乐趣以及对这个结果的社会价值的认识。——阿尔伯特·爱因斯坦本书是一本介绍金融企业数据建模的专著。在内容上,书中以信贷(信用卡)客户的生命周期管理为主线,选取了5个在客户获取、提升、成熟和衰退环节的最经典的金融企业案例,来详细介绍最具价值与实用性的数据建模过程,每个案例既自成体系又前后呼应。第1章介绍了数据挖掘和建模在信贷(信用卡)客户生命周期管理中的应用场景。第2章结合信用卡客户反欺诈案例,介绍了常用的三类反欺诈手段以及欺诈评分模型的构建过程,模型采用机器学习集成算法的典范——随机森林,并给出SAS代码(各类书中绝无仅有),对回归类、决策树类、神经网络类三大类机器学习算法做了比对。第3章结合信用卡客户精准营销案例,介绍了营销响应模型的构建、评估与应用,完整阐述从数据准备、清洗、变量粗筛选、变量压缩与转换、建模、模型评估、部署、监测与更新等模型构建过程中所涉及的操作方法。第4章通过信用卡客户细分案例,介绍了完整的聚类过程,除快速、系统、两步聚类算法外,还详细介绍了实际分析过程中必不可少的数据预处理过程,并对聚类模型做了最完整的阐释。第5章通过贷款违约预测案例,为零建模基础的读者提供了一个最简化的行为评分模型的构建过程,帮助零基础读者快速上手,同时简单介绍了金融企业的三大风险模型(评分卡)。第6章结合信用卡客户流失预警与挽留案例,介绍客户价值(数值)预测与流失倾向(事件)预测两类问题的建模过程及组合应用,不拘泥于方法本身,彰显了以企业实际运用为导向的写作思路,让案例更具实用参考价值。了解完五个案例之后,你会发现这些方法和模型在大部分业务场景中似曾相识,金融企业的数据挖掘与建模将变得易如反掌。全书由陈春宝统稿,其中,第1、2、5、6章由陈春宝撰写,第3章由徐筱刚撰写,第4章由田建中撰写。