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139千字 字数
2025-06-01 发行日期
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主编推荐语

一本聚焦金融数据处理与挖掘的专业图书。

内容简介

本书以客户画像为核心，涵盖原理、技术、管理等篇章，详述数据挖掘方法论及信贷各环节模型构建，如申请、行为、催收评分卡等。本书通过大量的案例展示如何运用数据解决实际问题，从数据理解、预处理，到模型构建、评估与应用，还涉及算法工程化内容，助力金融从业者及相关专业人士提升数据分析能力，挖掘数据价值，推动金融业务创新与决策优化。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 序言
  • 第1篇 原理篇
  • 第1章 数据科学思维
  • 1.1 数据科学的工作范式
  • 1.2 数据分析方法和流程
  • 1.3 数据挖掘方法论
  • 1.4 金融行业数据挖掘场景
  • 第2篇 技术篇
  • 第2章 某银行贷款产品精准营销模型
  • 2.1 数据介绍
  • 2.2 商业分析
  • 2.3 数据理解
  • 2.4 数据准备
  • 2.5 建模和评估
  • 2.6 模型运用的准备工作
  • 2.7 流程回顾
  • 第3章 多维特征的客户细分
  • 3.1 客户细分
  • 3.2 预处理
  • 3.3 维度分析
  • 3.4 聚类
  • 3.5 簇特征的解释
  • 第4章 信用风险预测模型
  • 4.1 信贷全生命周期风险管理
  • 4.2 ABC卡简介
  • 第5章 贷前信用风险预测模型（A卡）
  • 5.1 智能信贷审批基本框架
  • 5.2 特征工程
  • 5.3 模型构建与评估
  • 5.4 模型监控
  • 5.5 拒绝推断
  • 5.6 案例1：某消费金融公司申请评分卡构建
  • 5.7 案例2：制作Vintage报告
  • 5.8 申请评分卡应用
  • 第6章 贷中信用风险预测模型（B卡）
  • 6.1 行为评分卡
  • 6.2 案例：某信用卡业务行为评分卡构建
  • 6.3 行为评分卡的应用
  • 第7章 贷后催收模型（C卡）
  • 7.1 催收评分卡
  • 7.2 催收评分卡的应用
  • 第8章 申请反欺诈模型
  • 8.1 业务理解
  • 8.2 案例：申请反欺诈模型
  • 第9章 算法工程化
  • 9.1 构建合理的项目结构
  • 9.2 如何编写规范的数据工程代码
  • 第3篇 管理篇
  • 第10章 数据科学项目管理
  • 10.1 项目启动
  • 10.2 项目规划
  • 10.3 模型迭代构建
  • 10.4 项目收尾
  • 10.5 小结
  • 第11章 算法模型生命周期与模型管理
  • 11.1 算法模型的生命周期
  • 11.2 模型管理的重要性
  • 11.3 模型分级方法
  • 11.4 模型管理体系结构
  • 11.5 模型管理的最佳实践
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。