MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：34
- 题名/责任者:
- 金融商业算法建模:基于Python和SAS/赵仁乾 ... [等] 著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2021.10
- ISBN及定价:
- 978-7-111-69277-5/CNY109.00
- 载体形态项:
- 406页:图;24cm
- 并列正题名:
- Financial business algorithm modeling:based on Python and SAS
- 其它题名:
- 基于Python和SAS
- 丛编项:
- 金融商业数据分析与应用系列
- 个人责任者:
- 赵仁乾 著
- 个人责任者:
- 田建中 著
- 个人责任者:
- 叶本华 著
- 个人责任者:
- 常国珍 著
- 学科主题:
- 金融-数据处理-研究
- 中图法分类号:
- F830.41
- 中图法分类号:
- F830
- 一般附注:
- 华章科技
- 题名责任附注:
- 题名页题其余责任者: 田建中, 叶本华, 常国珍
- 责任者附注:
- 赵仁亁, 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。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。
- 提要文摘附注:
- 本书主要内容如下作者从业务需求角度出发, 探讨统计建模、机器学习模型在金融领域的应用, 包括营销响应、信用评分、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测技术、运筹优化、流程挖掘等, 形成模板化的工作流, 并对模型算法做了重点描述, 方便读者理解模型本身, 并在实际工作中加以应用。
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