适读人群 ：本书主要面向从事金融行业的广大业务分析师、咨询师、数据建模师、算法工程师，同样适合有志于从事金融行业的在校学生和数据建模分析爱好者。数据分析建模在金融行业的应用历（1）作者背景资深：4位作者都是在金融领域有10~20年数据挖掘和算法建模经验的资深专家，技术功底深厚，业务经验丰富。 （2）金融业务驱动：以真实的业务场景和案例为驱动，涵盖金融业务经营的全流程，告别纯理论和不接地气。 （3）创造9大模板：针对决策类、识别类、优化分析类3大主题，9大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘。 （4）数据建模闭环：涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等完整的数据建模闭环。
这是一本贯穿金融业务经营全流程，以业务为驱动的金融数据挖掘与建模著作，涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等整个数据建模的闭环。本书的4位作者都是在金融领域有有多年工作经验的大数据专家，不仅技术功底深厚、业务经验丰富，而且对金融行业从业者的需求痛点和图书市场的供给情况有深入了解，他们通过精心策划和写作，让本书内容独树一帜：涵盖金融业务经营全流程，全部以业务驱动，包含大量针对具体场景的实战案例。本书针对决策类、识别类、优化分析类3大主题，9大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘，详细讲解了每个模板算法原理、评估方法、优化方法和应用案例等，内容上极力做到准确、明晰、直观与实用。此外，本书还对数据科学项目中比较容易被忽视的内容做了补充，包括模型评估、模型监控、算法工程化，能指导读者构建易读、高效、健壮的数据科学工程。本书坚持理论与实践相结合，通过图形、示例、公式帮助读者快速掌握算法与优化理论的同时，还打造了一套可轻松适配各种分析场景与需求的工具模板，力图帮助读者从理论快速跨越到实践。
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