银行金融数据挖掘与商业分析
银行金融数据挖掘与商业分析详细内容
银行金融数据挖掘与商业分析
曲融 博士
【课程收益】
← 全面掌握金融科技的生态环境
← 全面理解金融科技基础设施体系
← 深入理解云上银行的智能风控与智能营销
← 深入理解 云上银行的数据分布式架构体系
【课程对象】银行高管、企业高管、银行部门负责人、银行战略研究负责人，银行科技
条线负责人，银行科技条线工作人员
【课程特色】实战派风格、针对性强、追求“落地”文化
【课程时长】6-12小时
【课程大纲】
模块一 金融数据挖掘概述
■ 数据挖掘技术在金融领域的应用现状
■ 金融科技的主要应用场景分析
■ 数据挖掘技术在金融业务分析中的作用
■ 金融数据挖掘系统架构
■ 金融数据挖掘的过程
模块二 基于Python的金融数据挖掘方法
■ Python的编程环境
• Anaconda，Jupeter Notebook，Spyder
• Scikit-learn库的安装和导入
■ 应用Pandas进行数据处理
• 数据的导入和导出
• Pandas数据结构
• Pandas绘图基础
• Pandas数据处理
• 金融数据处理综合应用举例
■ 应用Pandas进行统计分析
• 金融数据的常用统计计算
← 单列数据运算，双列数据的相关性运算
• 金融数据的描述统计
← 单列数据的频数统计
← 多列数据的列联表分析
← 数据描述的可视化
• 金融数据的推断统计
← 推断统计基础
← 基于样本均值的推断统计
← 基于样本方差的推断统计
← 样本的非参数检验
■ 应用Python进行数据挖掘
• 基于金融数据的回归分析
← 线性回归，逻辑回归
• 基于金融数据的有监督学习
← 有监督学习简介
← KNN分类器
← 朴素贝叶斯分类器
← 决策树分类器
• 集成学习算法
← 集成学习算法简介
← Bagging集成学习算法
← Adaboost集成学习算法
模块三 金融数据挖掘在银行场景的应用举例
■ 金融数据挖掘在零售银行信用风险管理中的应用
• 银行风险管理概述
• 申请风险评分模型与应用分析
• 行为风险评分模型与应用分析
• 欺诈风险评分模型与应用分析
■ 金融数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
• 客户生命周期管理概述
• 基于数据挖掘的客户细分与客户营销
• 基于数据挖掘的客户关系分析与管理
■ 金融数据挖掘技术在巴塞尔资本协议下的银行风险计量中的应用
• 巴塞尔资本协议下的风险计量概述
• 风险计量中的数据挖掘算法
• 数据挖掘技术在巴塞尔风险计量中的实践案例
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