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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)課程

【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(chǔ)設(shè)施體系
-深入理解云上銀行的智能風(fēng)控與智能營銷
-深入理解 云上銀行的數(shù)據(jù)分布式架構(gòu)體系

【課程對(duì)象】
銀行高管、企業(yè)高管、銀行部門負(fù)責(zé)人、銀行戰(zhàn)略研究負(fù)責(zé)人，銀行科技
條線負(fù)責(zé)人，銀行科技條線工作人員

【課程特色】實(shí)戰(zhàn)派風(fēng)格、針對(duì)性強(qiáng)、追求“落地”文化

【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(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀
-金融科技的主要應(yīng)用場(chǎng)景分析
-數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融業(yè)務(wù)分析中的作用
-金融數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)架構(gòu)
-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(dǎo)入
-應(yīng)用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
-數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出
-Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
-Pandas繪圖基礎(chǔ)
-Pandas數(shù)據(jù)處理
-金融數(shù)據(jù)處理綜合應(yīng)用舉例
-應(yīng)用Pandas進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析
-金融數(shù)據(jù)的常用統(tǒng)計(jì)計(jì)算
-單列數(shù)據(jù)運(yùn)算，雙列數(shù)據(jù)的相關(guān)性運(yùn)算
-金融數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)
-單列數(shù)據(jù)的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)
-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(jì)
-推斷統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)
-基于樣本均值的推斷統(tǒng)計(jì)
-基于樣本方差的推斷統(tǒng)計(jì)
-樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)
-應(yīng)用Python進(jìn)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(xué)習(xí)
-有監(jiān)督學(xué)習(xí)簡介
-KNN分類器
-樸素貝葉斯分類器
-決策樹分類器
-集成學(xué)習(xí)算法
-集成學(xué)習(xí)算法簡介
-Bagging集成學(xué)習(xí)算法
-Adaboost集成學(xué)習(xí)算法

模塊三 金融數(shù)據(jù)挖掘在銀行場(chǎng)景的應(yīng)用舉例
-金融數(shù)據(jù)挖掘在零售銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用
-銀行風(fēng)險(xiǎn)管理概述
-申請(qǐng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型與應(yīng)用分析
-行為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型與應(yīng)用分析
-欺詐風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型與應(yīng)用分析
-金融數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用
-客戶生命周期管理概述
-基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶細(xì)分與客戶營銷
-基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶關(guān)系分析與管理
-金融數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在巴塞爾資本協(xié)議下的銀行風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中的應(yīng)用
-巴塞爾資本協(xié)議下的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量概述
-風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中的數(shù)據(jù)挖掘算法
-數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在巴塞爾風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中的實(shí)踐案例

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