《金融数据分析》第二期

作者 : 发布时间: 2020-09-24 文章热度:13 共467个字,阅读需2分钟。 本文内容有更新
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主讲老师:
田野xa0
毕业于新加坡国立大学统计系,曾在外资银行总部和国内领先的咨询服务公司从事模型 开发工作,包括营销模型、信用风险模型等。擅长机器学习的常用算法在营销和风控等实际领 域的应用。擅长的数据分析语言有R,SAS和Python。此外,对银行客群的行为分析也有丰富的相关经验,包括流失预警和消费预测等业务场景。
课程简介:
在金融行业中,营销部门和风控部门是两大主要业务部门。本课程将介绍数据分析技术如何应用在银行业营销部门面临的客户分群需求和互联网金融行业风控部门涉及到的信贷违约预测。 课程中将使用贴近真实业务场景的数据,并且给出切实可行的解决方法。

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课件

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课程

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│ ├─01 数据分析基本知识复习
│ ├─02 银行信贷客户的聚类分析-非监督式聚类
│ ├─03 银行信贷客户的聚类分析-非监督式聚类(续)
│ ├─04 银行信贷客户的聚类分析-半监督式聚类和聚类集成.
│ ├─05 行为评分卡模型的简介
│ ├─06 行为评分卡模型的特征构造
│ ├─07 行为评分卡模型使用
│ ├─08 行为评分卡的构建
│ ├─09 行为评分卡模型的验证、监控和调优
│ ├─10-组合评分卡模型

 

常见问题FAQ

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