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(出处: 三六五网络学院)




  本课程基于R语言，系统讲解如何将数据挖掘方法运用到客户关系管理中。学校学习重方法，实际工作重流程。一个高质量的模型既要求预测能力强，又要求运行稳定。这要求建模人员不但通晓各种建模方法的性能，还要对数据生成和采集过程有深入的了解。本课程从基础开始讲解，直到行业实际运用，满足有志于从事信用风险分析工作人员的学习需求。为了展现数据分析师真实的工作情景，本课程使用R进行讲解。R语言灵活、算法更新快，但是算法不稳定，很多检验功能不完善,这给专业数据分析人员带来很大的不便。本课程希望能使学员登堂入室，了解到这些不足，避免潜在的问题，直接面向运用提供解决方案。

讲师介绍
来自经管之家、CDA数据分析研究院的资深讲师

课程详细：
第一部分：数据挖掘与信用风险建模
0引言与课程介绍.avi
1.1.1 Capital One的故事.avi
1.1.2 风险管理的理解.avi
1.1.3 巴塞尔协议介绍.avi
1.1.4 三大类风险.avi
1.1.5 信用评分卡类型.avi
1.1.6 信用风险IT系统.avi
1.2.1 数据挖掘方法分类.avi
1.2.2 分类模型示例.avi
1.3.1 R的身世和特点.avi
1.3.2 安装R和包.avi
1.4数据分析流程演示.avi
1.5 参考资料讲解.avi



第二部分：R语言编程与数据整合
2.1.3 R程序控制
2.2.2 数据库基础知识
2.1.1 R的基本数据类型
2.1.4 R的函数与包
2.1.5 R的时间与日期类型
2.3.2 纵向连接表
2.2.3 数据介绍
2.2.1 背景介绍
2.3.1 SQL语句介绍
2.1.2 R的数据结构
2.1.6 在R中读取数据
2.3.3 横向连接表


第三部分：描述性统计分析
3.4 R基础绘图包
3.7 使用描述性方法做贷款违约特征探索-2
3.3 制图原理-2
3.6 使用SQL进行汇总
3.7 使用描述性方法做贷款违约特征探索-1
3.3 制图原理-1
3.5 GGPLOT2绘图
3.7 使用描述性方法做贷款违约特征探索-3
3.2 APPLY函数族
3.1 描述性统计与探索型数据分析-1
3.1 描述性统计与探索型数据分析-2


第四部分：数据整合和数据清洗
4.8 缺失值处理
4.2 数据重组
4.1 FRM提取行为变量
4.4.1 分类变量重编码（概化）
4.4.2 基于目标变量的转换-WOE
4.9 噪声值处理
4.5.2_2 变量聚类
4.4.0 信息压缩(概述)
4.6 脏数据或数据不正确
4.7 数据重复
4.5.1 主成分分析
4.3 抽样
4.10 第二周作业讲解
4.5.2_1 变量聚类


第五部分：统计推断基础
5.1 参数估计
5.5 相关分析
5.3 两样本T检验
5.6卡方检验
5.4 方差分析
5.2 假设检验与单样本T检验


第六部分：客户价值预测--线性回归模型与诊断
6.6 附录：估计方法
6.3.1残差分析
6.5.1岭回归
6.2.4多元线性回归的变量筛选
6.1 相关性分析
6.2.2 模型解释
6.2.3多元线性回归
6.3.0线性回归的诊断介绍
6.5.2 LASSO算法
6.3.2强影响点分析
6.0 内容介绍
6.5.0 正则化方法介绍
6.4 数值预测评估原理
6.2.1简单线性回归
6.3.3多重共线性分析


第七部分：逻辑回归构建初始信用评级
7.3 模型评估_3ROC
7.4 因果关系建模与取数逻辑
7.3 模型评估_4其它排序类
7.3 模型评估_1决策类
7.1 分类变量的相关关系
7.5 附录：逻辑回归估计方
7.0 内容介绍
7.3 模型评估_2排序类介绍
7.2 逻辑回归
7.3 模型评估_5R的实现


第八部分：使用决策树进行信用评级
8.8 汽车贷款违约的模式表述
8.5 模型修剪——以CART为例
8.7 组合算法与随机森林
8.2 决策树建模基本原理
8.3 Quinlan系列决策树建模原理
8.1 决策树建模思路
8.4 CART决策树建模原理


第九部分：汽车金融信用违约预测模型案例
案例1.3.1 拒绝推断03
案例1.6 模型监测
第七周作业讲解
案例1.1 业务理解
案例1.3.3 变量细筛与数据清洗02
案例1.3.2 变量粗筛
案例1.3.3 变量细筛与数据清洗01
案例1.3.3 变量细筛与数据清洗03
案例1.4  建模_案例1.5  模型评估
案例1.2 数据理解
案例1.3.1 拒绝推断01
案例1.3.1 拒绝推断02


第十部分：使用神经网络进行信用行为评分
9.3 感知器与BP网络_4
9.3 感知器与BP网络_1
9.1基本概念
9.2人工神经网络结构
9.3 感知器与BP网络_3
9.0前言
9.4 径向基神经网络_1
9.4 径向基神经网络_2
9.4 径向基神经网络_3
9.3 感知器与BP网络_2


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