🚼解锁金融数据的奥秘：Python与SAS的实战之旅💪
学习笔记
在这个数据驱动的时代，金融行业正经历着前所未有的变革。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，已成为金融从业者的必备技能。今天，让我们一起探索《金融商业算法建模：基于Python和SAS》这本书，它将带领我们走进金融数据挖掘的神秘世界！
一、内容概览🌈
本书是一本全面而深入的金融数据挖掘与建模指南，由四位金融领域的大数据专家共同撰写。它不仅涵盖了金融业务经营的全流程，而且以业务为驱动，提供了大量实战案例，帮助读者将理论与实践相结合。
二、重点内容⚡️
- 分析框架：构建数据挖掘项目的基石，确保分析的系统性和全面性。
- 模型算法：深入讲解了决策类、识别类、优化分析类三大主题下的多种算法。
- 模型评估：教会读者如何评估模型的有效性和准确性。
- 模型监控：介绍了模型在实际应用中的监控方法，确保模型的稳定性。
- 算法工程化：指导读者如何将算法转化为实际可用的工程产品。
- 实战案例：提供了丰富的场景应用案例，帮助读者更好地理解和应用算法。
三、金句分享🚀
- “数据是新时代的石油。” —— 数据的价值在于挖掘和应用。
- “模型的评估和监控是确保数据科学项目成功的关键。” —— 持续优化，持续进步。
- “理论与实践的结合是通往成功的最佳路径。” —— 实践是检验真理的唯一标准。
- “算法工程化让算法从理论走向现实。” —— 工程化是算法应用的桥梁。
- “每一个成功的数据科学项目背后，都有一套完善的分析框架。” —— 框架是成功的保障。
- “金融业务经营全流程的覆盖，让数据挖掘更加贴近实际需求。” —— 实用性是本书的核心。
四、心得体会🌈
读完这本书，我深刻体会到：
- 数据挖掘不仅仅是技术活，更是艺术，需要创意和洞察力。
- 实战案例让我对算法的应用有了更直观的理解。
- 模型评估和监控的重要性不言而喻，它们是模型长期稳定运行的保障。
- 算法工程化的概念让我认识到，将算法转化为实际产品同样重要。
- 本书的内容丰富，覆盖面广，是金融数据分析师的宝典。
- 理论与实践相结合的教学方式，让我能够快速上手并应用到实际工作中。
- 作者们的丰富经验为本书增添了不少深度和实用性。
五、编程面试题📕
- 如何评估一个预测模型的准确性？
答题思路：可以从模型的偏差、方差、ROC曲线、准确率、召回率等多个角度进行评估。 - 在金融领域中，如何使用Python进行客户细分？
答题思路：可以使用聚类算法，如K-means，结合客户的特征数据进行细分。
六、同类书籍介绍💡
- 《Python金融大数据分析》：深入讲解了Python在金融数据分析中的应用，适合想要深入了解金融数据分析的读者。
- 《数据科学实战》：提供了丰富的数据科学实战案例，帮助读者理解数据科学在不同领域的应用。
- 《金融科技：数据驱动的金融创新》：探讨了金融科技的最新趋势，以及数据如何驱动金融创新。
这本书不仅为金融数据分析师提供了宝贵的知识资源，也为所有对数据挖掘感兴趣的读者打开了一扇通往金融世界的大门。让我们一起在数据的海洋中遨游，探索未知，创造价值！
书籍信息
书名: 金融商业算法建模：基于Python和SAS
作者: 赵仁乾/田建中/叶本华/常国珍
出版社: 机械工业出版社
副标题: 基于Python和SAS
出版年: 2021-11
页数: 406
定价: 109
装帧: 平装
丛书: 金融商业数据分析与应用系列
ISBN: 9787111692775
内容简介
这是一本贯穿金融业务经营全流程，以业务为驱动的金融数据挖掘与建模著作，涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等整个数据建模的闭环。
本书的4位作者都是在金融领域有有多年工作经验的大数据专家，不仅技术功底深厚、业务经验丰富，而且对金融行业从业者的需求痛点和图书市场的供给情况有深入了解，他们通过精心策划和写作，让本书内容独树一帜：涵盖金融业务经营全流程，全部以业务驱动，包含大量针对具体场景的实战案例。
本书针对决策类、识别类、优化分析类3大主题，9大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘，详细讲解了每个模板算法原理、评估方法、优化方法和应用案例等，内容上极力做到准确、明晰、直观与实用。
此外，本书还对数据科学项目中比较容易被忽视的内容做了补充，包括模型评估、模型监控、算法工程化，能指导读者构建易读、高效、健壮的数据科学工程。
本书坚持理论与实践相结合，通过图形、示例、公式帮助读者快速掌握算法与优化理论的同时，还打造了一套可轻松适配各种分析场景与需求的工具模板，力图帮助读者从理论快速跨越到实践。
作者简介
赵仁乾
现就职于某知名500强外资企业的创新实验室，从事数据治理、数据平台开发、AI应用等工作，研究方向包括数字化运营、知识图谱等。
田建中
现就职于某大型商业银行大数据管理部，对数据挖掘在营销中的应用有深入研究。
叶本华
某咨询公司大数据总监，主要从事企业级数据治理、数据仓库（大数据平台）建设、数据中台以及数据智能应用场景和模型设计相关工作。
常国珍
曾任毕马威咨询大数据总监，拥有近20年数据挖掘、精益数据治理、数字化运营咨询经验，是金融信用风险、反欺诈和反洗钱算法领域的专家。
