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銀行金融數據挖掘與商業分析

銀行金融數據挖掘與商業分析

課程編號:47101

課程價格:¥0/天

課程時長:2 天

課程人氣:369

行業類別:銀行金融     

專業類別:職業素養 

授課講師:曲融

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
銀行高管、企業高管、銀行部門負責人、銀行戰略研究負責人,銀行科技條線負責人,銀行科技條線工作人員

【培訓收益】
全面掌握金融科技的生態環境 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 云上銀行的數據分布式架構體系

模塊一 金融數據挖掘概述
數據挖掘技術在金融領域的應用現狀
金融科技的主要應用場景分析
數據挖掘技術在金融業務分析中的作用
金融數據挖掘系統架構
金融數據挖掘的過程

模塊二 基于Python的金融數據挖掘方法
Python的編程環境
Anaconda,Jupeter Notebook,Spyder
Scikit-learn庫的安裝和導入
應用Pandas進行數據處理
數據的導入和導出
Pandas數據結構
Pandas繪圖基礎
Pandas數據處理
金融數據處理綜合應用舉例
應用Pandas進行統計分析
金融數據的常用統計計算
單列數據運算,雙列數據的相關性運算
金融數據的描述統計
單列數據的頻數統計
多列數據的列聯表分析
數據描述的可視化
金融數據的推斷統計
推斷統計基礎
基于樣本均值的推斷統計
基于樣本方差的推斷統計
樣本的非參數檢驗
應用Python進行數據挖掘
基于金融數據的回歸分析
線性回歸,邏輯回歸
基于金融數據的有監督學習
有監督學習簡介
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 金融數據挖掘在銀行場景的應用舉例
金融數據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
金融數據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
基于數據挖掘的客戶細分與客戶營銷
基于數據挖掘的客戶關系分析與管理
金融數據挖掘技術在巴塞爾資本協議下的銀行風險計量中的應用
巴塞爾資本協議下的風險計量概述
風險計量中的數據挖掘算法
數據挖掘技術在巴塞爾風險計量中的實踐案例

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