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-›earn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