銀行金融數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)分析

  培訓講師：曲融

講師背景：
曲融博士——金融資本專家?中國人民大學經(jīng)濟學博士、中國人民銀行金融學博士后?某國家級金融監(jiān)管機構唯一私募股權基金投資總監(jiān)?原某國家級金融自律管理協(xié)會統(tǒng)計監(jiān)測部高級主管?原某國家級金融監(jiān)管機構金融市場司研究員?中國金融科技行業(yè)統(tǒng)計體系構建者? 詳細>>

曲融
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銀行金融數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)分析詳細內(nèi)容

銀行金融數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)分析

銀行金融數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)分析
曲融 博士
【課程收益】
← 全面掌握金融科技的生態(tài)環(huán)境
← 全面理解金融科技基礎設施體系
← 深入理解云上銀行的智能風控與智能營銷
← 深入理解 云上銀行的數(shù)據(jù)分布式架構體系


【課程對象】銀行高管、企業(yè)高管、銀行部門負責人、銀行戰(zhàn)略研究負責人，銀行科技
條線負責人，銀行科技條線工作人員


【課程特色】實戰(zhàn)派風格、針對性強、追求“落地”文化
【課程時長】6-12小時

【課程大綱】
模塊一 金融數(shù)據(jù)挖掘概述
■ 數(shù)據(jù)挖掘技術在金融領域的應用現(xiàn)狀
■ 金融科技的主要應用場景分析
■ 數(shù)據(jù)挖掘技術在金融業(yè)務分析中的作用
■ 金融數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)架構
■ 金融數(shù)據(jù)挖掘的過程

模塊二 基于Python的金融數(shù)據(jù)挖掘方法
■ Python的編程環(huán)境
? Anaconda，Jupeter Notebook，Spyder
? Scikit-learn庫的安裝和導入
■ 應用Pandas進行數(shù)據(jù)處理
? 數(shù)據(jù)的導入和導出
? Pandas數(shù)據(jù)結構
? Pandas繪圖基礎
? Pandas數(shù)據(jù)處理
? 金融數(shù)據(jù)處理綜合應用舉例
■ 應用Pandas進行統(tǒng)計分析
? 金融數(shù)據(jù)的常用統(tǒng)計計算
← 單列數(shù)據(jù)運算，雙列數(shù)據(jù)的相關性運算
? 金融數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計
← 單列數(shù)據(jù)的頻數(shù)統(tǒng)計
← 多列數(shù)據(jù)的列聯(lián)表分析
← 數(shù)據(jù)描述的可視化
? 金融數(shù)據(jù)的推斷統(tǒng)計
← 推斷統(tǒng)計基礎
← 基于樣本均值的推斷統(tǒng)計
← 基于樣本方差的推斷統(tǒng)計
← 樣本的非參數(shù)檢驗
■ 應用Python進行數(shù)據(jù)挖掘
? 基于金融數(shù)據(jù)的回歸分析
← 線性回歸，邏輯回歸
? 基于金融數(shù)據(jù)的有監(jiān)督學習
← 有監(jiān)督學習簡介
← KNN分類器
← 樸素貝葉斯分類器
← 決策樹分類器
? 集成學習算法
← 集成學習算法簡介
← Bagging集成學習算法
← Adaboost集成學習算法

模塊三 金融數(shù)據(jù)挖掘在銀行場景的應用舉例
■ 金融數(shù)據(jù)挖掘在零售銀行信用風險管理中的應用
? 銀行風險管理概述
? 申請風險評分模型與應用分析
? 行為風險評分模型與應用分析
? 欺詐風險評分模型與應用分析
■ 金融數(shù)據(jù)挖掘技術在客戶關系管理中的應用
? 客戶生命周期管理概述
? 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶細分與客戶營銷
? 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關系分析與管理
■ 金融數(shù)據(jù)挖掘技術在巴塞爾資本協(xié)議下的銀行風險計量中的應用
? 巴塞爾資本協(xié)議下的風險計量概述
? 風險計量中的數(shù)據(jù)挖掘算法
? 數(shù)據(jù)挖掘技術在巴塞爾風險計量中的實踐案例

 

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