SAS金融数据挖掘与建模：系统方法与案例解析

本书是一本介绍金融企业数据建模的专著。在内容上，书中以信贷（信用卡）客户的生命周期管理为主线，选取了5个在客户获取、提升、成熟和衰退环节的最经典的金融企业案例，来详细介绍最具价值与实用性的数据建模过程，每个案例既自成体系又前后呼应。

这是一本以信贷(信用卡)客户的生命周期管理为主线，选取了5个在客户获取、提升、成熟和衰退环节的最经典的金融企业案例，来详细介绍最具价值与实用性的数据建模过程的书籍。该书以SAS软件为核心工具，结合金融大数据和机器学习算法，对金融企业在风险管理、精准营销、客户挽留等方面的问题进行了深入的探讨和实践。 在书中，作者首先介绍了评分模型在互联网金融风控中的应用，并通过信用卡客户欺诈评分案例解析，展示了如何通过大数据和机器学习算法来构建有效的欺诈评分模型，以识别和防范信用卡欺诈行为。接着，作者深入探讨了信用卡业务对商业银行的影响，并通过信用卡客户精准营销案例研究，展示了商业银行如何通过精准营销策略，提升信用卡业务的中间业务收入，并实现客户体验和销售目标的双重提升。 此外，书中还详细介绍了聚类分析过程的基本流程，并通过某银行零售客户的渠道偏好细分案例，展示了如何将聚类分析技术应用于实际业务场景中，以及如何通过聚类分析结果来提升客户体验。同时，作者还深入探讨了Logistic回归模型的基本概念，并通过具体的案例，展示了如何使用Logistic回归模型进行金融客户流失预测。