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出版者:机械工业出版社

作者:郑志明

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2015-12

价格:69.80元

装帧:平装

isbn号码:9787111518051

丛书系列:银行业信息化丛书

图书标签:

数据分析
金融数据
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实用
金融科技
产品经理
2016
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大数据
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具体描述

本套丛书由国家银行业信息科技管理高层指导委员会组织编写，银监会尚福林主席担任丛书编委会主编并亲笔作序。编委会成员囊括了银监会、国内各大银行的领导，各书的编著者都是各大银行总行的信息技术技术专家。本套丛书系统性强，内容先进实用，既立足我国银行业实际，又注重总结本土银行业的实践经验和成功案例，既着眼于国际先进银行的信息技术发展态势，又对如何将这些先进技术和理念本土化结合进行了探索和思考。

本书针对金融行业数据量大、更新快的特点，着重介绍了数据挖掘与分析技术在金融行业尤其是银行业中的应用。本书的主要内容包括：数据挖掘概述、金融数据挖掘概述、基于大数据的金融数据挖掘概述、数据仓库技术、数据挖掘与分析技术、大数据挖掘与分析技术、数据挖掘技术在零售银行信用风险管理中的应用、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、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用、数据挖掘技术在金融市场分析与预测中的应用、数据挖掘技术在互联网金融中的应用、基于大数据的金融科技战略与实施、数据安全与隐私保护，并针对当前的大数据浪潮，给出了金融数据挖掘与分析领域的应对策略。

深度探索：数字时代的商业智能与决策优化一、导论：商业环境的深刻变革与决策驱动力在当今这个由海量数据驱动的商业环境中，传统决策模式正面临前所未有的挑战。企业不再是单纯依赖经验和直觉，而是必须转向以事实为基础的、可量化的分析方法。本书旨在为行业专业人士、数据科学家以及渴望提升决策质量的管理人员，提供一套系统的理论框架与实用的技术路径，用以驾驭复杂的数据洪流，将其转化为具有洞察力的商业智能（Business Intelligence, BI）。我们首先审视当前全球商业格局的宏观趋势，特别是数字化转型、物联网（IoT）普及以及客户行为的碎片化现象，如何共同构筑了一个对数据分析能力提出更高要求的生态系统。传统的商业报告和描述性统计已远远不能满足实时响应市场变化的需求。因此，本书将重点阐述如何构建一个端到端的商业智能体系，从原始数据采集、清洗、存储，到最终的可视化呈现与决策支持，确保每一个商业决策都建立在坚实的数据基础之上。二、数据基础设施与治理的基石高效的商业智能离不开稳健的数据基础设施。本章深入探讨现代企业级数据架构的选择与实践。我们将对比分析传统的关系型数据库（RDBMS）与新兴的NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）在处理不同类型商业数据时的适用性与性能差异。特别关注在处理高并发交易数据和非结构化文本数据（如客户反馈、社交媒体评论）时的优化策略。数据治理是确保数据质量和合规性的生命线。我们详细剖析了数据血缘（Data Lineage）、主数据管理（Master Data Management, MDM）的实施步骤，以及如何建立符合GDPR、CCPA等数据隐私法规的治理框架。书中提供了一套实用的数据质量评估模型，用以量化数据准确性、完整性和一致性，确保下游的分析结果不会因为“垃圾进，垃圾出”的原则而被削弱。三、探索性数据分析（EDA）与特征工程的艺术在正式构建预测模型之前，数据科学家必须对数据拥有深刻的理解。探索性数据分析（EDA）不仅仅是绘制图表，它是一种基于直觉和统计学原理的“数据对话”。本书详细介绍了利用箱线图、散点图矩阵、热力图等工具，快速识别数据分布、异常值、缺失模式和变量间潜在关联的方法。特征工程是连接原始数据与复杂模型的关键桥梁。本部分着重讲解如何从原始数据中提取、转换和构造新的、具有预测能力的特征。例如，在时间序列数据中，如何构建滞后特征（Lagged Features）、滑动窗口统计量（Rolling Statistics）；在文本数据中，如何运用TF-IDF、词嵌入（Word Embeddings）技术来量化语义信息，为后续的机器学习模型打下坚实基础。我们强调特征选择的重要性，介绍如递归特征消除（RFE）、基于树模型的特征重要性排序等方法，以避免模型过拟合和维度灾难。四、预测建模：从经典回归到高级时间序列本书深入剖析了商业分析中最常用的预测模型，并着重于模型的选择、调优与业务解释。 1. 回归与分类技术的深入应用：除了基础的线性回归和逻辑回归，我们将重点介绍正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）在处理高维稀疏数据时的优势，以及支持向量机（SVM）在小样本高精度分类任务中的应用。 2. 决策树与集成学习：介绍随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM，如XGBoost, LightGBM）如何通过集成多个弱学习器，实现超越单一模型的稳定性和准确性。我们将提供详细的参数调优指南，并探讨如何在这些“黑箱”模型中，利用SHAP值等工具进行模型可解释性分析（XAI），满足业务审计和信任建立的需求。 3. 时间序列的深度解析：商业预测中对未来需求的估算至关重要。我们不仅涵盖了ARIMA、GARCH等经典模型，更侧重于应对复杂业务场景的先进方法。这包括如何处理季节性、趋势分解、以及如何将外部变量（如促销活动、宏观经济指标）纳入ARIMAX模型。对于高频数据，还将介绍基于深度学习的LSTM和Transformer模型在短期需求预测中的前沿应用。五、商业智能的可视化与叙事再精确的模型，如果不能被业务决策者理解，其价值也无从体现。本章聚焦于数据可视化如何成为“商业叙事”的有力工具。我们探讨了信息可视化设计的核心原则——清晰性、准确性和高效性。内容涵盖选择合适图表类型的标准（例如，何时使用旭日图而非饼图，何时采用桑基图而非标准流程图）。更重要的是，我们将讲解如何设计交互式仪表板（Dashboards）。这包括利用Tableau、Power BI等主流工具，构建多层次、可钻取的分析视图，使用户能够从高层KPI一键下钻到具体的交易细节。最后，我们提供了一套结构化的“数据故事讲述”框架，指导分析师如何将复杂的模型输出转化为简洁、有力、驱动行动的商业建议。六、案例研究与行业实践为了巩固理论知识，本书提供了多个跨行业的综合案例分析，展示如何将上述技术栈应用于实际业务挑战：零售业：基于客户交易数据的RFM模型构建与个性化推荐系统的优化。金融服务业：风险评分模型的构建、信用欺诈的实时检测机制设计。制造业：供应链中的库存优化预测，利用物联网传感器数据进行预测性维护（Predictive Maintenance）。通过这些案例，读者将学习到如何在真实世界的约束下（如计算资源限制、数据延迟、业务部门的特定需求），灵活部署和迭代分析解决方案，真正实现数据驱动的商业价值最大化。结语：迈向主动式决策的未来本书提供了一套全面的工具集，帮助读者从被动的数据报告者转型为主动的商业战略伙伴。随着自动化和人工智能技术的持续发展，未来的商业智能将不再仅仅是描述“发生了什么”，而是精准预测“将要发生什么”，并提供“我们应该怎么做”的最优路径。掌握这些分析能力，是企业在未来竞争中立于不败之地的核心竞争力。

作者简介

目录信息

总序
前言
第１篇　概　述　篇
第１章　数据挖掘概述
１.１　数据挖掘技术的发展
１.２　数据挖掘技术的应用领域
１.２.１　银行领域的数据挖掘
１.２.２　证券领域的数据挖掘
１.２.３　电子商务领域的数据挖掘
１.２.４　智能交通领域的数据挖掘
１.２.５　物联网领域的数据挖掘
１.２.６　互联网领域的数据挖掘
１.２.７　社交网络与舆情领域的数据挖掘
１.２.８　生物信息学和医学领域的数据挖掘
１.２.９　零售业领域的数据挖掘
１.２.１０　电信领域的数据挖掘
１.３　本章小结
第２章　金融数据挖掘概述
２.１　数据挖掘技术在金融领域的应用现状
２.２　金融领域进行数据挖掘的必要性和应用点
２.３　数据挖掘技术在金融业务分析中的作用
２.４　金融数据挖掘系统架构
２.５　金融数据挖掘的过程
２.６　本章小结
第３章　基于大数据的金融数据挖掘概述１８３.１　大数据的产生
３.２　大数据的特点
３.２.１　规模
３.２.２　速度
３.２.３　多样性
３.２.４　价值密度
３.３　基于大数据的金融数据挖掘新思维
３.４　基于大数据的金融数据挖掘系统架构
３.５　本章小结
第２篇　技　术　篇
第４章　数据仓库存技术
４.１　数据预处理技术
４.１.１　数据预处理的意义
４.１.２　常用的数据预处理技术
４.１.３　数据治理
４.１.４　ＥＴＬ工具
４.２　数据仓库与多维分析技术
４.２.１　数据仓库的基本概念与特点
４.２.２　ＯＬＡＰ的由来与基本概念
４.２.３　ＯＬＡＰ的特点和处理特性
４.２.４　常用数据仓库产品及ＯＬＡＰ工具
４.３　基于数据挖掘的数据仓库系统框架设计
４.３.１　数据仓库计划与准备
４.３.２　数据仓库数据架构
４.３.３　多重粒度的数据仓库数据组织结构
４.３.４　数据仓库的体系结构
４.３.５　数据仓库技术在银行领域的应用
４.３.６　银行数据仓库建设的要点
４.４　本章小结
第５章　数据挖掘与分析技术
５.１　基本统计分析技术
５.１.１　统计分析概述
５.１.２　回归分析
５.２　数据挖掘算法
５.２.１　分类
５.２.２　聚类分析
５.２.３　孤立点检测
５.２.４　关联规则分析
５.２.５　时间序列分析
５.３　建模工具与分析软件
５.３.１　ＳＡＳ
５.３.２　ＳＰＳＳ
５.３.３　ＷＥＫＡ
５.４　本章小结
第６章　大数据挖掘与分析技术
６.１　大数据背景下的数据处理技术
６.１.１　大数据背景下数据库技术的发展需求
６.１.２　ＮｏＳＱＬ数据库技术
６.１.３　海量数据的分布式存储
６.１.４　新型数据管理平台在金融领域的应用
６.１.５　大规模数据集的计算
６.１.６　大数据的可视化
６.１.７　大数据与传统数据
６.２　复杂数据挖掘技术
６.２.１　面向关联的图数据挖掘
６.２.２　海量序列数据挖掘技术
６.３　新兴数据挖掘平台和工具
６.３.１　Ｈａｄｏｏｐ
６.３.２　Ｓｐａｒｋ
６.３.３　Ｈｂａｓｅ
６.３.４　Ｍａｈｏｕｔ
６.４　本章小结
第３篇　应　用　篇
第７章　数据挖掘技术在零售银行信用风险管理中的应用
７. １　银行风险管理概述
７.１.１　银行风险管理的定义及类型
７.１.２　数据挖掘技术在银行风险管理中的应用
７.２　申请风险评分模型的开发和应用
７.２.１　申请风险评分模型概述
７.２.２　申请风险评分模型的开发
７.２.３　申请风险评分模型的应用
７.３　行为风险评分模型的开发和应用
７.３.１　行为风险评分模型概述
７.３.２　行为风险评分模型的开发
７.３.３　行为风险评分模型的应用
７.４　欺诈风险评分模型的开发和应用
７.４.１　欺诈风险评分模型概述
７.４.２　欺诈风险评分模型的开发
７.４.３　欺诈风险评分模型的应用
７.５　信用数据管理系统
７.６　实践案例
７.７　本章小结
第８章　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
８.１　概述
８.１.１　巴塞尔资本协议的演进、发展及主要内容
８.１.２　我国银行业资本监管和风险计量框架
８.２　数据挖掘技术在风险计量中的应用
８.２.１　风险计量中的数据挖掘算法
８.２.２　数据挖掘技术在巴塞尔风险计量中的实践案例
８.３　本章小结
第９章　数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
９.１　客户生命周期管理
９.１.１　潜在客户的获取
９.１.２　现有客户的经营
９.１.３　流失客户的赢回
９.２　客户细分分析
９.２.１　客户细分概述
９.２.２　客户细分的方法与技术
９.２.３　客户细分案例
９.３　客户价值分析
９.３.１　客户价值的内涵
９.３.２　客户价值评价体系的建立
９.３.３　客户价值的综合评价与应用
９.４　营销实验设计
９.４.１　锁定目标群体
９.４.２　整合营销手段
９.４.３　实现精准营销
９.４.４　精准营销实验设计案例
９.５　基于数据挖掘的客户关系管理系统设计
９.５.１　基于数据挖掘的客户关系管理系统总体架构设计
９.５.２　基于数据挖掘的客户关系管理系统功能设计
９.５.３　基于数据挖掘的客户关系管理系统数据仓库设计
９.５.４　商业银行客户关系管理系统设计案例
９.６　实践案例
９.７　本章小结
第１０章　数据挖掘技术在金融市场分析与预测中的应用
１０.１　计算金融学与量化交易
１０.１.１　背景
１０.１.２　量化交易
１０.２　价格预测
１０.２.１　基于内部数据的价格预测
１０.２.２　基于市场外部信息的价格预测
１０.３　证券投资组合管理
１０.３.１　投资组合概论
１０.３.２　基于数据挖掘的投资组合
１０.４　模拟交易平台
１０.４.１　模拟交易系统的功能
１０.４.２　模拟交易系统的实现技术
１０.５　本章小结
第１１章　数据挖掘技术在互联网金融中的应用
１１.１　互联网金融介绍
１１.１.１　互联网金融概况
１１.１.２　互联网金融与大数据的结合
１１.２　基于大数据的征信管理
１１.２.１　基于大数据的征信特点
１１.２.２　基于大数据的征信新方法
１１.２.３　大数据征信管理案例
１１.３　基于大数据的反欺诈检测
１１.３.１　互联网金融反欺诈检测的特点
１１.３.２　基于大数据的反欺诈方法
１１.３.３　基于大数据的反欺诈案例
１１.４　基于大数据的客户关系管理
１１.４.１　互联网金融的客户特征与客户需求
１１.４.２　基于大数据的互联网金融客户关系管理方法
１１.４.３　基于大数据的互联网金融客户关系管理案例
１１.５　本章小结
第４篇　展　望　篇
第１２章　基于大数据的金融科技战略与实施
１２.１　基于大数据的科技建设思路
１２.１.１　制定差异化的经营思路
１２.１.２　构建智能化的软硬件设施
１２.１.３　差异化与智能化互动循环改善
１２.２　数据挖掘技术下基于风险与收益平衡的差异化经营
１２.２.１　基于风险的差异化经营
１２.２.２　基于收益的差异化经营
１２. ２.３　基于风险与收益的差异化经营
１２.３　数据挖掘技术下基于客户需求的差异化经营
１２. ３.１　基于客户需求的差异化经营概述
１２.３.２　基于客户需求的差异化经营策略
１２.４　差异化思路与智能化工具的互动循环实践案例
１２. ４.１　构建智能化的软硬件设施
１２.４.２　业务应用
１２.５　本章小结
第１３章　数据安全与隐私保护
１３.１　概述
１３.１.１　数据安全与隐私保护的重要性
１３.１.２　数据安全与隐私保护的现状及改进建议
１３.２　云计算与数据安全
１３.２.１　云计算安全性问题
１３.２.２　云计算安全技术手段
１３.２.３　云计算与金融数据安全
１３.３　大数据与隐私保护
１３.３.１　大数据带来的个人隐私信息问题
１３.３.２　金融行业应用大数据的安全措施
１３.３.３　大数据时代的安全新思路
１３.４　本章小结
第１４章　展望
参考文献
· · · · · · (收起)