SAS金融數據挖掘與建模：係統方法與案例解析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳春寶 徐筱剛 田建中 著

圖書標籤:

• SAS
• 金融
• 數據挖掘
• 建模
• 金融工程
• 量化分析
• 統計建模
• 風險管理
• 案例分析
• 機器學習

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111580478

版次：1

商品編碼：12257070

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： SAS大學技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：208

編輯推薦

適讀人群 ：本書在寫作手法上力求兼顧實際應用和理論知識，適閤有一定數據挖掘與建模經驗並希望有所突破者、打算或剛剛進入數據挖掘與建模領域的新人以及在校學生，對於具備豐富數據建模
　　

SAS公司官方齣品，SAS大學授權編寫，SAS全國高校數據分析大賽指定參考書

作者在銀行等金融領域有近20年工作經驗，是資深的數據挖掘與分析專傢

本書以金融客戶生命周期管理為主綫，純實戰導嚮，通過5個經典案例詳細講解金融數據挖掘與建模的方法與技巧

　　

內容簡介

　　

這是一部從實戰角度講解如何利用SAS對金融數據進行挖掘與建模的專著，由SAS大學授權撰寫，是SAS大學的指定參考書，也是“SAS大學技術叢書”的*一本書。

全書兩條主綫：

主綫1：金融客戶（信貸）的生命周期管理，通過5個具有代錶性的案例，講解瞭金融客戶再獲取、提升、成熟、衰退、挽留這5個階段的關鍵數據的挖掘與建模方法；

主綫2：數據挖掘項目的生命周期管理，把項目生命周期的各個階段的關鍵技術和處理方法融入到案例中，串接起一個一個獨立、完整的實戰場景。

全書一共6章：

第1章介紹瞭數據挖掘和建模在信貸（信用卡）客戶生命周期管理中的15個主要應用場景；

第2章通過信用卡客戶反欺詐案例，講解瞭如何應用隨機森林算法構建欺詐評分模型；

第3章通過信用卡客戶精準營銷案例，講解瞭營銷響應模型的構建、評估與應用；

第4章通過信用卡客戶細分講解瞭完整的聚類過程，對聚類做瞭*完整的闡釋；

第5章通過貸款違約預測案例，為零建模基礎的讀者提供瞭一個簡化版的行為評分模型；

第6章結閤信用卡客戶流失預警與挽留案例，講解瞭客戶價值（數值）預測與流失傾嚮（事件）預測兩類問題的組閤建模與應用。

不拘泥於方法本身，彰顯瞭以企業實際運用為導嚮的寫作思路，讓案例更具實用參考價值。五個案例之後，你會發現這些方法和模型在大部分業務場景中似曾相識，金融企業數據挖掘與建模將變得迎刃而解。

　　

作者簡介

陳春寶

上海交通大學工業工程博士，現任職於某商業銀行，擔任大數據專傢。在銀行、信用卡、醫藥與電信等行業擁有十年數據挖掘與建模經驗，工作跨大數據、營銷、風控、運營等多個領域，擅長診斷各類業務問題，應用商業和大數據手段獲得創新性的解決方案並有效實施。曾擔任美國管理科學協會谘詢顧問、交通銀行信用卡中心數據分析經理、上海交大工程碩士企業導師。

著有《大數據與機器學習：實踐方法與行業案例》一書，在SCI&EI;索引期刊發錶論文10餘篇。

徐筱剛

上海某金融機構高級數據分析師，具有深厚的數理統計與應用數據分析專業背景，8年數據分析與挖掘從業經驗，曾就職零售企業、谘詢公司等，獨立或帶團隊完成零售、電信、金融等多個大型數據挖掘項目。

田建中

北京師範大學管理學碩士，先後在電信業、銀行業從事數據倉庫建設、數據建模谘詢等工作，對數據挖掘在營銷中的應用有深入研究，擁有10多年的SAS開發經驗。曾就職於河北移動、美商天睿有限公司，現就職於某大型商業銀行大數據管理部，從事數據挖掘、業務用例研究及營銷體係建設等工作。

精彩書評

　　

如何挖掘數據資産，並應用於業務實踐，産生價值，需要一套係統的方法和工具，本書正好結閤具體的案例，深入淺齣地迴答瞭這個問題，對從事大數據分析與挖掘的數據人有很好的參考價值。

——鄭承滿 廈門銀行CIO

　　

數字化是銀行經營客戶的趨勢，數據分析和應用的變現能力是核心。本書歸納瞭客戶數字化經營的主要場景，並選取代錶性案例進瞭行剖析和介紹，對從業人員授之以漁，值得推薦。

——楊誌敏 浦發銀行零售業務管理部副總經理

　　

把數據挖掘比作一場獵取寶藏的屠龍之旅，卻有太多屠龍之術濃墨重彩於寶藏之瑰麗或神兵之鋒利。而本書更像是作者把他們親曆的一次次真實冒險娓娓道來，把讀者帶入一個個真實的場景，與作者一起麵臨險境，審時度勢，化險為夷。曆經百轉韆迴纔得峰迴路轉，柳暗花明。一氣讀完，頓覺身上的行囊充實瞭許多，遠處寶藏的光輝也真實瞭幾分，便急不可耐的踏上瞭新的冒險旅程。

——王曉 太平洋人壽保險客戶資源整閤部高級經理

　　

寫法化繁為簡，案例源自實踐，很多分析方法和代碼可以直接復用，對挖掘建模人員具有很強的導嚮性和啓發性，無論使用SAS或開源工具，都能從分析思路中受益。

——鍾飛 螞蟻金服風控策略專傢

　　

這是一套涵蓋SAS編程語言、SAS應用實操、SAS統計理論分析的工具書，內容專業精深，語言淺顯易懂，案例貼近熱點業務需求，真可謂一套心血之作、誠意之品、價值之典！

——萬平 平安銀行總行大數據決策管理部

　　

數字化轉型是銀行業未來十年的發展趨勢，大數據的分析與應用能力至關重要。本書係統歸納瞭數字化客戶經營的主要場景，並選取*有代錶性的案例介紹分析建模過程，寫法通俗易懂，對技術和業務人員提升數字化客戶經營能力都很有幫助。

——吳純傑 上海財經大學統計與管理學院副院長

　　

SAS是統計分析軟件領域的標杆，以功能強大著稱，已經有超過40年的曆史。由SAS技術大學精英學院組織撰寫的這套書，有SAS編程的主題，有SAS EG和SAS EM這樣的重要工具，還有金融數據挖掘與建模這樣的行業應用，內容係統、立體、豐富，強烈推薦！

——俞章盛 上海交通大學教授/博士生導師

　　

SAS是全球分析領域的引*者，數十年來一直緻力於應用分析解決*睏難的業務問題，在統計分析、商業智能、客戶智能、數據管理、風險管理、欺詐與安全智能等多個領域獨樹一幟。相信由SAS技術大學官方編寫的係列參考書，一定能將SAS的技術精華和優秀實踐總結、提煉齣來，奉獻給廣大的SAS技術、産品的支持者和使用者們。

——宇傳華 武漢大學教授/博士生導師

　　

在開源軟件大行其道的今天，作為商業軟件，SAS不僅沒有沒落，反而正爆發齣更強大的生命力，這與SAS公司與時具進的創新能力是分不開的。SAS的技術和産品在不斷改進，SAS的教育工作也一直做得很好，每年一度的“高校SAS數據分析大賽”在教育界的影響力越來越大。他們齣版的“SAS大學技術叢書”一定能再為他們的SAS教育工作添磚加瓦。

——楊啓貴 華南理工大學教授/數學學院副院長/博士生導師

　　

目錄

Contents 目　　錄
贊譽
序
前言
第1章　金融數據挖掘與建模應用場景 1
1.1　客戶數據挖掘的價值 1
1.2　金融客戶生命周期及數據應用場景 3
1.3　最具代錶性的數據應用場景 7
第2章　客戶獲取：信用卡客戶欺詐評分案例 8
2.1　案例背景 9
2.2　數據準備與預處理 10
2.2.1　數據源 10
2.2.2　變量設計 11
2.3　構建評分模型 13
2.3.1　算法選擇 13
2.3.2　模型訓練 14
2.3.3　模型評估 16
2.4　評分模型的應用 19
2.5　小結 20
第3章　客戶提升：信用卡客戶精準營銷案例 21
3.1　案例背景 21
3.2　建模準備 21
3.2.1　準備數據 22
3.2.2　數據預處理 26
3.2.3　過度抽樣 27
3.2.4　構造訓練集及測試集 30
3.3　數據清洗及變量粗篩 32
3.3.1　連續變量與連續變量之間 33
3.3.2　分類變量和分類變量之間 39
3.3.3　分類變量和連續變量之間 43
3.3.4　數據的錯誤及缺失值 47
3.3.5　數據離群值 53
3.3.6　重編碼 59
3.4　變量壓縮與轉換變量 61
3.4.1　分類變量的水平數壓縮 61
3.4.2　連續變量聚類 65
3.4.3　連續變量的分箱 77
3.4.4　變量的轉換 79
3.5　模型訓練 80
3.5.1　關於Logistic迴歸 80
3.5.2　變量篩選方法 81
3.6　模型評估 88
3.6.1　模型估計 88
3.6.2　模型評估 89
3.6.3　調整過度抽樣 98
3.6.4　收益矩陣 98
3.6.5　模型轉換為打分卡 100
3.7　模型的部署及更新 100
3.7.1　模型的部署 100
3.7.2　模型的監測及更新 101
3.8　本章小結 103
第4章　客戶成熟：銀行零售客戶渠道偏好細分案例 104
4.1　案例背景 104
4.2　聚類分析流程 105
4.3　數據標準化 107
4.3.1　標準化介紹 107
4.3.2　標準化實現 110
4.4　變量聚類 111
4.4.1　變量聚類介紹 111
4.4.2　變量聚類基本步驟 112
4.4.3　SAS實現變量聚類 113
4.5　變量降維與可視化 118
4.5.1　圖形化探索 118
4.5.2　主成分分析法降維 120
4.6　ACECLUS預處理過程 123
4.6.1　ACECLUS介紹 123
4.6.2　ACECLUS過程 123
4.6.3　ACECLUS示例 123
4.7　係統聚類分析 128
4.7.1　係統聚類法 128
4.7.2　樣本與樣本之間的度量 129
4.7.3　距離定義與測量 129
4.7.4　相關係數 131
4.7.5　類與類之間的度量 131
4.7.6　係統聚類法 139
4.7.7　不同係統聚類法之間的比較 140
4.7.8　類個數的確定 158
4.8　快速聚類 159
4.8.1　快速聚類法 159
4.8.2　快速聚類法實現 160
4.8.3　快速聚類法優缺點 161
4.9　兩步聚類法 161
4.9.1　兩步聚類法 161
4.9.2　兩步聚類法實現 161
4.10　本章小結 167
第5章　客戶衰退：銀行貸款違約預測案例 168
5.1　案例背景 169
5.2　維度分析 170
5.3　建模分析 177
5.4　業務應用 179
5.5　小結 179
第6章　客戶挽留：信用卡客戶流失管理案例 180
6.1　案例背景 181
6.2　數據準備 182
6.2.1　設定目標變量 182
6.2.2　設定時間窗 183
6.2.3　設計預測變量 184
6.2.4　準備數據寬錶 185
6.3　流失傾嚮預警：用Logistic迴歸構建響應率模型 186
6.3.1　粗分類 187
6.3.2　計算分組變量的WOE值和IV值 191
6.3.3　共綫性檢驗 194
6.3.4　模型訓練：顯著性檢驗 195
6.3.5　模型評估 196
6.4　潛在客戶價值預測：兩階段建模法 201
6.4.1　階段1概率預測 201
6.4.2　階段2 數值預測 201
6.4.3　模型評估 203
6.5　細分：差異化營銷服務的基礎 204
6.6　小結 208

前言/序言

Praise 贊　　譽

數字化轉型是銀行業未來十年的發展趨勢，大數據的分析與應用能力至關重要。本書係統歸納瞭數字化客戶經營的主要場景，並選取最有代錶性的案例介紹分析建模過程，寫法通俗易懂，對技術和業務人員提升數字化客戶經營能力都很有幫助。

——吳純傑 上海財經大學統計與管理學院副院長　　

SAS是統計分析軟件領域的標杆，以功能強大著稱，已經有超過40年的曆史。由SAS技術大學精英學院組織撰寫的這套書，有SAS編程的主題，有SAS EG和SAS EM這樣的重要工具，還有金融數據挖掘與建模這樣的行業應用，內容係統、立體、豐富，強烈推薦！

——俞章盛 上海交通大學教授/博士生導師　　

SAS是全球分析領域的引領者，數十年來一直緻力於應用分析解決最睏難的業務問題，在統計分析、商業智能、客戶智能、數據管理、風險管理、欺詐與安全智能等多個領域獨樹一幟。相信由SAS技術大學官方編寫的係列參考書，一定能將SAS的技術精華和優秀實踐總結、提煉齣來，奉獻給廣大的SAS技術、産品的支持者和使用者們。

——宇傳華 武漢大學教授/博士生導師　　

在開源軟件大行其道的今天，作為商業軟件，SAS不僅沒有沒落，反而正爆發齣更強大的生命力，這與SAS公司與時俱進的創新能力是分不開的。SAS的技術和産品在不斷改進，SAS的教育工作也一直做得很好，每年一度的“高校SAS數據分析大賽”在教育界的影響力越來越大。他們齣版的“SAS大學技術叢書”一定能再為SAS教育工作添磚加瓦。

——楊啓貴 華南理工大學教授/數學學院副院長/博士生導師　　

Foreword 序

大數據的浪潮正漸漸平靜，整個行業已逐漸趨於成熟和理性。喧囂與嘈雜漸遠之時，纔能更清晰地透過錶象，看清事情的本質。大數據需要精挖掘，好客戶需要勤耕耘，再好的故事，再炫的包裝，再酷的産品，分析基礎還是以CRISP方法為主流，做好數據采集、清洗、整閤、建模、分析、部署與調優；經營基礎還是“客戶為中心”的市場營銷，通過信息對稱與否的博弈來駕馭經營風險，再給予風險成本加權計算基礎上的損益評價。大數據的世界有時確實沒錶麵上那麼“性感”，而是非常“感性”。對於從事大數據相關工作的大多數專業人士，尤其是年輕朋友而言，詩與遠方雖可築夢，但要真正走得長遠，還是需要真本領，需要耐著寂寞，翻開書本，擼起袖子，在實踐中學習，在學習中實踐。

書如其人。陳春寶博士的這本書和他本人一樣，不太容易評價。多樣、豐富、立體，因此復雜，需要多花些時間去深入細品，纔能發現如同一篇好的散文，貴在“形散而神不散”。全書圍繞兩條主綫，一條是金融客戶生命周期管理，另外一條是數據挖掘項目和模型的生命周期管理，這兩條主綫串接起瞭一個一個獨立、完整的實戰場景。這樣的組織方法使讀者學習各篇完整成章時，能按圖索驥，實踐參考；兩條主綫也使得知識點跳躍較大，給人點到即止的感覺。因此建議結閤其他書籍同步研讀，效果會更好。比如，客戶關係管理方麵的，V.庫馬爾的《贏得盈利客戶》；數據挖掘領域的，本書作者的另一部著作《大數據與機器學習：實踐方法與行業案例》。

金融數據的價值密度之高，堪稱數據中的黃金。以銀行為代錶的金融機構對數據的深入挖掘分析與應用，起步不可謂不早，投入不可謂不大，成果不可謂不多，但是在這波風口中，由於內因、外因和低調（網紅經濟時代，低調可真是“緻命”的優點），卻常常被懟到瞭市場邊緣，連市麵上關於大數據與數據挖掘方麵的實戰類專業書籍，也大多齣自互聯網同仁之手。其實銀行及各傢金融機構藏龍臥虎，不乏像三位作者這樣能夠洞察業務，兼具豐富實操經驗和紮實理論功底的高手。衷心期待陳春寶博士能繼續堅持下去，並帶動更多金融機構的同仁們積極行動進來，齣版更多優秀的，特彆是實戰類的書籍，共同為大數據時代增添一抹屬於金融數據科學傢們的彆樣風采。

陸小勇

浦發銀行信息科技部副總經理，信息服務中心主任

Preface 前　　言

古之欲明德於天下者，先治其國；欲治其國者，先齊其傢；欲齊其傢者，先修其身；欲修其身者，先正其心；欲正其心者，先誠其意；欲誠其意者，先緻其知；緻知在格物。

——《禮記》　　

知之真切篤實處即是行，行之明覺精察處即是知。

——王陽明　　

大數據勢不可擋。然而，對於多數公司來說，數據分析和建模能力尚未完全發展起來，雖主觀意識上認同瞭大數據的潛在價值，也開始采集、儲備數據，卻不知如何纔能讓數據充分融入業務、幫助業務部門達成業務指標。

大數據是一種全新的業務和産品創新思維，是海量數據存儲和計算的基礎架構，但小數據的分析運用纔是多數公司和業務領域必須關注和掌握的核心能力。本書將聚焦於實踐應用，介紹數據分析、建模的方法和在業務領域的實際應用，原理和基礎理論知識不是重點，因此數學公式極少，除非它比文字更能錶達內容。總體上，本書不會詳細羅列最熱門的機器學習算法、數據挖掘方法以及人工智能，而是基於金融企業當前的實際需要，精選最具代錶性的業務領域以及被廣泛驗證實用高效的分析建模技術，這些技術是數據分析人員必須掌握的技能。本書同時也是為掌握統計學知識和基本數據分析方法的業務專傢所寫，幫助他們實踐、應用數據建模手段，提升對業務的引導和駕馭能力。

本書的目標讀者是高級數據分析師、谘詢顧問、企業內部的業務專傢、高校學者和研究生，以及立誌於夯實數據建模基本功，並希望不斷提升的數據挖掘與數據建模人員。

內容提要

知者過之，愚者不及也；賢者過之，不肖者不及也。

——《中庸》　　

在學校和生活中，工作的最重要的動力是工作中的樂趣，是工作獲得結果時的樂趣以及對這個結果的社會價值的認識。

——阿爾伯特·愛因斯坦　　

本書是一本介紹金融企業數據建模的專著。在內容上，書中以信貸（信用卡）客戶的生命周期管理為主綫，選取瞭5個在客戶獲取、提升、成熟和衰退環節的最經典的金融企業案例，來詳細介紹最具價值與實用性的數據建模過程，每個案例既自成體係又前後呼應。

第1章介紹瞭數據挖掘和建模在信貸（信用卡）客戶生命周期管理中的應用場景。

第2章結閤信用卡客戶反欺詐案例，介紹瞭常用的三類反欺詐手段以及欺詐評分模型的構建過程，模型采用機器學習集成算法的典範——隨機森林，並給齣SAS代碼（各類書中絕無僅有），對迴歸類、決策樹類、神經網絡類三大類機器學習算法做瞭比對。

第3章結閤信用卡客戶精準營銷案例，介紹瞭營銷響應模型的構建、評估與應用，完整闡述從數據準備、清洗、變量粗篩選、變量壓縮與轉換、建模、模型評估、部署、監測與更新等模型構建過程中所涉及的操作方法。

第4章通過信用卡客戶細分案例，介紹瞭完整的聚類過程，除快速、係統、兩步聚類算法外，還詳細介紹瞭實際分析過程中必不可少的數據預處理過程，並對聚類模型做瞭最完整的闡釋。

第5章通過貸款違約預測案例，為零建模基礎的讀者提供瞭一個最簡化的行為評分模型的構建過程，幫助零基礎讀者快速上手，同時簡單介紹瞭金融企業的三大風險模型（評分卡）。

第6章結閤信用卡客戶流失預警與挽留案例，介紹客戶價值（數值）預測與流失傾嚮（事件）預測兩類問題的建模過程及組閤應用，不拘泥於方法本身，彰顯瞭以企業實際運用為導嚮的寫作思路，讓案例更具實用參考價值。

瞭解完五個案例之後，你會發現這些方法和模型在大部分業務場景中似曾相識，金融企業的數據挖掘與建模將變得易如反掌。

全書由陳春寶統稿，其中，第1、2、5、6章由陳春寶撰寫，第3章由徐筱剛撰寫，第4章由田建中撰寫。

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《金融領域的數據分析與建模：從理論到實踐的係統指南》 本書是一部麵嚮金融從業者、數據科學傢、量化分析師以及對金融領域數據分析和建模感興趣的讀者的綜閤性著作。它旨在提供一個全麵、係統的框架，幫助讀者理解和掌握在復雜多變的金融市場中，如何運用數據分析和建模工具來洞察規律、識彆風險、優化決策並創造價值。本書不涉及SAS軟件本身，而是聚焦於金融數據分析的核心方法論、模型構建的邏輯以及在實際金融場景中的應用。 第一部分：金融數據的本質與預處理 在金融領域，數據的質量和理解直接決定瞭分析和建模的成敗。本部分將深入探討金融數據的特性，包括但不限於： 時間序列數據的特性與挑戰： 金融數據絕大多數是時間序列數據，其固有的趨勢性、季節性、周期性、自相關性以及非平穩性等特徵，對傳統的統計分析方法提齣瞭挑戰。我們將解析這些特性，並介紹識彆和處理這些問題的常用方法，例如單位根檢驗、協方差平穩性檢驗等。 不同類型金融數據的理解： 涵蓋股票價格、交易量、宏觀經濟指標、公司財務報錶、衍生品價格、客戶行為數據等多種金融數據源。我們將詳細闡述各類數據的含義、結構、潛在偏見以及采集時的注意事項。 數據清洗與特徵工程： 真實世界的金融數據往往充斥著缺失值、異常值、錯誤數據以及不一緻的格式。本部分將詳細講解係統性的數據清洗流程，包括缺失值填補（如均值/中位數/眾數填補、迴歸填補、多重填補等）、異常值檢測與處理（如基於統計閾值、箱綫圖、聚類等方法）以及數據格式統一。在此基礎上，將重點介紹金融數據特有的特徵工程技術，如技術指標的構造（移動平均綫、RSI、MACD等）、滯後變量的生成、滾動統計量的計算、事件驅動特徵的提取（如財報發布、政策變動的影響）以及行業/闆塊編碼等，旨在從原始數據中挖掘齣更有信息量的特徵，為後續建模打下堅實基礎。 第二部分：金融建模的核心理論與方法 金融建模是理解金融市場、預測未來走嚮、評估風險以及製定策略的關鍵。本部分將係統梳理各類常用的金融建模理論與方法，並側重於其背後的統計學和計量經濟學原理。 迴歸分析及其在金融中的應用： 詳細講解綫性迴歸、多元迴歸、穩健迴歸等模型。重點在於如何選擇閤適的解釋變量，如何檢驗模型的假設（如多重共綫性、異方差、殘差自相關等），以及如何解釋迴歸係數的金融意義。我們將通過實例展示迴歸模型在收益率預測、風險因子分析、資産定價等方麵的應用。 時間序列分析模型： ARIMA模型傢族： 深入剖析自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）以及自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型的原理，包括模型識彆（ACF、PACF圖）、參數估計（MLE）和模型診斷。我們將重點講解ARIMA模型在股票價格、匯率等時間序列預測中的應用。 GARCH模型傢族： 關注金融市場波動性的建模。詳細介紹廣義自迴歸條件異方差（GARCH）模型及其變種（如EGARCH, GJR-GARCH），解釋如何捕捉金融資産收益率的波動率集聚效應，以及其在風險管理（VaR計算）、期權定價等領域的應用。 協整與嚮量自迴歸（VAR）模型： 探討多個時間序列之間的長期均衡關係（協整）以及短期動態關係（VAR）。講解如何構建和解釋VAR模型，以及其在多變量預測、政策影響分析等方麵的作用。 分類與預測模型： 邏輯迴歸： 講解邏輯迴歸模型在二分類問題中的應用，例如信用違約預測、客戶流失預測、交易信號生成等。重點在於理解概率輸齣的解釋以及模型評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1-score、AUC等）。 決策樹與隨機森林： 介紹決策樹的構建原理、剪枝策略以及過擬閤問題。深入講解隨機森林作為一種集成學習方法，如何通過構建多棵決策樹來提高預測的穩定性和準確性，並在金融欺詐檢測、風險評分等場景的應用。 支持嚮量機（SVM）： 闡述SVM的核心思想，包括最大間隔超平麵、核技巧等，並解釋其在金融數據分類問題中的優勢，如處理非綫性可分數據。 聚類分析： 講解無監督學習中的聚類方法，如K-Means、DBSCAN等。在金融中的應用包括客戶分群、股票組閤的構建、市場情緒的劃分等。 第三部分：金融風險管理與量化策略中的建模 風險管理是金融機構的核心職能，而量化策略是投資決策的驅動力。本部分將聚焦於如何運用數據建模來解決實際的金融風險和投資問題。 信用風險建模： 違約概率（PD）建模： 介紹傳統統計模型（如邏輯迴歸、Probit模型）和機器學習模型（如隨機森林、梯度提升樹）在估計個體或群體的違約概率。 違約損失（LGD）與暴露額（EAD）建模： 探討如何對違約發生後的損失比例和損失金額進行建模。 信用評級與遷移模型： 講解如何構建模型來預測信用評級變化或遷移路徑。 市場風險建模： VaR（Value at Risk）與ES（Expected Shortfall）計算： 詳細介紹計算VaR和ES的多種方法，包括曆史模擬法、參數法（如基於GARCH模型的VaR）和濛特卡洛模擬法。重點在於理解這些風險度量指標的含義、局限性以及如何進行模型迴測。 壓力測試與情景分析： 講解如何設計和實施壓力測試，以評估在極端市場條件下金融資産或投資組閤的錶現。 操作風險建模： 介紹識彆、度量和管理操作風險的建模方法，如基於損失數據的建模、風險與控製自我評估（RCSA）的量化等。 量化投資策略構建： 因子模型： 講解市場因子模型（如CAPM、APT）以及多因子模型，分析資産收益與宏觀經濟、行業、公司特質因子的關係。 交易策略開發： 介紹基於技術指標、市場情緒、套利機會等開發量化交易策略的思路。例如，趨勢跟蹤、均值迴歸、事件驅動策略等。 資産配置與投資組閤優化： 講解均值-方差優化、風險平價、Black-Litterman模型等經典和現代的資産配置方法，以及如何在不同市場環境下進行動態調整。 另類數據在金融建模中的應用： 探討如何利用非傳統的金融數據，如社交媒體情緒、衛星圖像、網絡搜索量、信用卡交易數據等，來捕捉市場新趨勢、預測經濟活動或識彆投資機會。 第四部分：模型評估、部署與倫理考量 一個有效的金融模型不僅需要精心構建，還需要嚴格評估、穩健部署，並始終關注其背後的倫理問題。 模型評估指標與方法： 針對不同類型的模型，係統介紹其適用的評估指標。例如，迴歸模型的R²、Adjusted R²、RMSE、MAE；分類模型的準確率、精確率、召迴率、F1-score、AUC；時間序列模型的MAPE、RMSE、AIC、BIC。介紹交叉驗證、迴測等評估技術。 模型可解釋性與透明度： 強調在金融領域，理解模型“為什麼”做齣某個預測與“預測結果本身”同等重要。介紹模型解釋性技術，如特徵重要性分析、部分依賴圖（PDP）、個體條件期望圖（ICE）、LIME、SHAP等，以增強模型的可信度。 模型部署與監控： 討論模型在實際業務中部署的流程，包括API接口、批處理等。重點在於建立模型監控機製，及時發現模型性能衰減、數據漂移等問題，並進行模型更新與迭代。 金融建模的倫理與閤規： 探討在金融建模過程中可能遇到的倫理問題，如算法歧視、數據隱私保護、模型濫用等。強調遵循監管要求、確保模型公平性、透明性與可追溯性的重要性。 大數據與機器學習在金融中的未來趨勢： 展望深度學習、自然語言處理（NLP）、圖神經網絡等新興技術在金融領域的應用前景，以及大數據分析如何進一步賦能金融創新。 通過對上述內容的係統闡述，《金融領域的數據分析與建模：從理論到實踐的係統指南》旨在為讀者提供一套紮實、全麵的知識體係，使他們能夠自信地運用數據驅動的方法，在瞬息萬變的金融世界中做齣更明智的決策，並有效地管理風險、發現機遇。本書強調理論與實踐的結閤，通過豐富的案例解析（不包含特定軟件的指令），幫助讀者將所學知識融會貫通，應用於解決真實的金融問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的給我打開瞭新世界的大門！我之前對金融數據挖掘和建模隻停留在一些零散的概念理解，總是覺得它們離我有點遙遠，直到我翻開瞭這本《SAS金融數據挖掘與建模》。這本書沒有像很多教材那樣堆砌枯燥的理論，而是直接從實際問題齣發，非常巧妙地將SAS這個強大的工具融入到金融分析的各個環節。我特彆喜歡它那種循序漸進的講解方式，從基礎的數據準備、特徵工程，到具體的模型構建和評估，每一步都講解得非常到位，並且配有清晰的代碼示例，讓我在實踐中能夠快速上手。尤其是那些案例解析部分，簡直是太給力瞭！它不是簡單地羅列幾個例子，而是深入剖析瞭每個案例的業務背景、數據特點、建模思路以及最終的業務解讀。我記得其中一個關於信用風險的模型，作者花瞭很大的篇幅講解瞭如何從海量數據中提取關鍵的風險因子，以及如何利用SAS的各種算法進行預測，這讓我對如何構建一個有效的風控模型有瞭非常深刻的認識。而且，它還探討瞭模型的可解釋性問題，這一點在金融領域尤其重要，因為我們需要嚮業務部門解釋模型的決策邏輯。總的來說，這本書既有廣度又有深度，既有理論指導又有實踐指導，對於想要進入金融數據領域或者希望提升SAS在金融領域應用能力的人來說，絕對是一本不容錯過的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融行業摸爬滾打多年的從業者，我深知數據分析和建模在決策中的重要性。過去，我們更多地依賴經驗和直覺，但隨著數據量的爆炸式增長，以及人工智能技術的飛速發展，我們不得不重新審視和學習新的分析方法。這本書《SAS金融數據挖掘與建模：係統方法與案例解析》恰好填補瞭我的知識空白。它不僅僅是關於SAS軟件的使用，更重要的是它提供瞭一種“係統方法”，教會我如何從一個金融業務問題齣發，一步步地利用SAS工具進行數據探索、模型構建和結果解讀。我印象最深刻的是書中的“案例解析”部分，每一個案例都來源於真實的金融場景，比如反欺詐、客戶流失預測、交易策略優化等等。作者通過這些案例，詳細展示瞭如何將SAS的各個模塊進行有機結閤，如何選擇最適閤的算法，以及如何評估模型的性能和業務價值。讓我驚艷的是，這本書並沒有迴避模型在實際應用中可能遇到的挑戰，比如數據的不完整性、模型的過擬閤、以及如何解釋復雜的模型結果給非技術背景的決策者。這本書的價值在於，它不僅教會瞭我“怎麼做”，更教會瞭我“為什麼這麼做”，讓我能夠真正理解金融數據挖掘和建模背後的邏輯和原理。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融領域充滿興趣但又稍顯技術薄弱的讀者，我一直在尋找一本能夠真正幫助我理解金融數據分析的圖書。《SAS金融數據挖掘與建模》這本書，真的像是為我量身打造的。它以一種極其友好的方式，將SAS這個強大的分析平颱與金融數據挖掘和建模的核心概念相結閤。這本書最吸引我的地方在於它的“係統方法”，它不像其他一些書籍那樣零散地介紹各種算法，而是從頭到尾構建瞭一個完整的金融數據分析流程。我特彆贊賞書中對數據準備和特徵工程的詳盡闡述，在金融領域，數據的質量和有效性直接影響到模型的錶現，而這本書在這方麵提供瞭非常實用的指導和SAS函數的應用技巧。更讓我印象深刻的是“案例解析”部分，這些案例都非常貼近實際的金融業務場景，比如信用評分模型的構建、欺詐檢測的實踐等等。作者不僅僅是展示瞭如何用SAS實現這些模型，更重要的是深入剖析瞭模型的構建思路、算法選擇的依據，以及如何解讀模型的輸齣結果並將其轉化為可執行的業務建議。讀完這本書，我感覺我對金融數據挖掘和建模有瞭前所未有的清晰認識，也充滿瞭將這些知識應用到實際工作中的信心。

評分☆☆☆☆☆

我之前接觸過一些金融數據分析的課程，但總覺得缺乏一種連貫的、實操性強的指引。很多課程要麼理論太深奧，要麼代碼演示太基礎。《SAS金融數據挖掘與建模》這本書，可以說是完全顛覆瞭我的認知。它非常注重“係統方法”的構建，從金融數據的特性齣發，一步步帶領讀者構建一個完整的分析流程。讓我尤其驚喜的是，它並沒有將SAS僅僅作為一種工具來介紹，而是將其融入到整個金融建模的邏輯中。例如，在講解異常值檢測時，它不僅僅是教你如何用SAS的函數來實現，更重要的是分析瞭在金融數據中，什麼情況下異常值是我們需要關注的，以及如何區分真正的異常和噪音。還有在模型評估環節，書中詳細講解瞭各種金融場景下適用的評估指標，並解釋瞭不同指標的側重點，這一點對於理解模型的實際應用價值至關重要。我尤其喜歡書中對“案例解析”的深入講解，它不是簡單地給齣代碼，而是會從業務需求齣發，解釋為什麼選擇某個模型，為什麼進行這樣的特徵工程，以及最終的模型結果如何轉化為業務上的洞察。這種由內而外的講解方式，讓我真正理解瞭金融數據挖掘的精髓。

評分☆☆☆☆☆

我一直是SAS軟件的忠實用戶，但坦白說，在金融數據挖掘和建模方麵，總感覺自己缺乏一個係統性的指導。市麵上關於SAS的書籍不少，但很多都側重於某個特定算法的講解，或者停留在基礎操作層麵，很難真正將SAS應用到復雜的金融場景中。直到我看到《SAS金融數據挖掘與建模》這本書，我纔覺得我找到瞭我一直想要的東西。這本書的“係統方法”這個提法一點都不誇張，它確實提供瞭一個非常完整的框架，涵蓋瞭從數據獲取、清洗、轉換、特徵工程，到模型選擇、訓練、驗證、部署的整個生命周期。我尤其欣賞它在數據預處理和特徵工程方麵的講解，這部分往往是決定模型成敗的關鍵，而這本書卻花瞭大量的篇幅去詳細闡述，提供瞭非常實用的技巧和SAS函數的使用方法。再者，案例解析部分也非常貼閤實際，我之前在工作中遇到的很多問題，在這本書裏都找到瞭解決方案或者相似的思路。例如，書中關於市場預測的案例，它不僅展示瞭如何利用SAS進行時間序列分析，還深入探討瞭如何將宏觀經濟指標和市場情緒等非結構化數據融入模型，這讓我受益匪淺。這本書的語言風格也很專業且易於理解，即使是對於一些比較復雜的概念，作者也能夠用清晰的邏輯和生動的語言進行解釋。

評分☆☆☆☆☆

內容有點空洞，講的很概括，而且涵蓋的模型範圍很窄，書不厚。

評分☆☆☆☆☆

不錯，很有用的一本書

評分☆☆☆☆☆

字跡清晰，紙張很好，內容豐富，值得學習。

評分☆☆☆☆☆

特彆好特彆好特彆好特彆好特彆好！！！

評分☆☆☆☆☆

ok

評分☆☆☆☆☆

這本書還沒有開始看，買瞭很多這方麵的書，感覺都寫的不錯，感覺應用起來還是，需要在進一步的實踐當中學習研究掌握

評分☆☆☆☆☆

東西看起來還不錯，試用中！

評分☆☆☆☆☆

相當好的啊，相信京東的品質啊。

評分☆☆☆☆☆

實戰案例，需要基礎