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正版新书]SAS金融数据挖掘与建模:系统方法与案例解析陈春宝978
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6.3.3 共线性检验
6.3.4 模型训练:显著性检验
6.3.5 模型评估
6.4 潜在客户价值预测:两阶段建模法
6.4.1 阶段1概率预测
6.4.2 阶段2数值预测
6.4.3 模型评估
6.5 细分:差异化营销服务的基础
6.6 小结
陈春宝,上海交通大学工业工程博士,现任职于某商业银行,担任大数据专家。在银行、信用卡、医药与电信等行业拥有十年数据挖掘与建模经验,工作跨大数据、营销、风控、运营等多个领域,擅长诊断各类业务问题,应用商业和大数据手段获得创新性的解决方案并有效实施。曾担任美国管理科学协会咨询顾问、交通银行信用卡中心数据分析经理、上海交大工程硕士企业导师。著有《大数据与机器学习:实践方法与行业案例》一书,在SCI&El索引期刊发表论文10余篇。
徐筱刚,上海某金融机构不错数据分析师,具有深厚的数理统计与应用数据分析专业背景,8年数据分析与挖掘从业经验,曾就职于零售企业、咨询公司等,独立或带团队完成零售、电信、金融等多个大型数据挖掘项目。
田建中,北京师范大学管理学硕士,先后在电信业、银行业从事数据仓库建设、数据建模咨询等工作,对数据挖掘在营销中的应用有深入研究,拥有10多年的SAS开发经验。曾就职于河北移动、美商天睿有限公司,现就职于某大型商业银行大数据管理部,从事数据挖掘、业务用例研究及营销体系建设等工作。
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陈春宝、徐筱刚、田建中著的《SAS金融数据挖掘与建模(系统方法与案例解析)/SAS大学技术丛书》基于金融企业当前的实际需要,精选最具代表性的业务领域以及被广泛验证实用高效的分析建模技术,这些技术是数据分析人员必须掌握的技能。本书同时也是为掌握统计学知识和基本数据分析方法的业务专家所写,帮助他们实践、应用数据建模手段,提升对业务的引导和驾驭能力。
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