
趙仁乾 田建中 葉本華 常國珍
這是一本貫穿金融業務經營全流程,以業務爲驅動的金融數據挖掘與建模著作,涵蓋分析框架、模型算法、模型評估、模型監控、算法工程化等數據建模環節。本書的4位作者都是在金融領域有多年工作經驗的大數據專家,不僅技術功底深厚、業務經驗豐富,而且對金融行業從業者的需求痛點和圖書市場的供給情況有深入瞭解。他們通過精心策劃和寫作,讓本書內容獨樹一幟。本書針對決策類、識別類、優化分析類三大主題,獨創九大模板:客戶價值預測、營銷響應預測、細分畫像、交叉銷售、申請反欺詐、違規行爲識別、預測、運籌優化、流程挖掘,詳細講解了每個模板的算法原理、評估方法、優化方法和應用案例等,內容上極力做到準確、明晰、直觀與實用。此外,本書還對數據科學項目中比較容易被忽視的內容做了補充,包括模型評估、模型監控、算法工程化,指導讀者構建易讀、高效、健壯的數據科學工程。本書堅持理論與實踐相結合,通過圖形、示例、公式幫助讀者快速掌握算法與優化理論的同時,還打造了一套可輕鬆適配各種分析場景與需求的工具模板,力圖幫助讀者從理論快速跨越到實踐。
那麼,怎樣控制模型的複雜度呢?篩選變量是一種方法,變量越少自然模型會越簡單。另外就是通過正則化,在線性迴歸中使用的正則化方法主要包含嶺迴歸、Lasso迴歸、彈性網絡等。
當初好好學習,應該會這些遊刃有餘