金融行业风险预测模型实战

【课程目标】

本课程专注于金融行业的风控模型，面向数据分析部等专门负责数据分析与建模的人士。

本课程的主要目的是，培养学员的大数据意识和大数据思维，掌握常用的数据分析方法和数据分析模型，并能够用于对客户行为作分析和预测，提升学员的数据分析综合能力。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1. 掌握数据分析和数据建模的基本过程和步骤
2. 掌握客户行为分析中常用的分析方法
3. 掌握业务的影响因素分析常用的方法
4. 掌握常用客户行为预测模型，包括逻辑回归、决策树、神经网络、判别分析等等，以及分类模型的优化
5. 掌握金融行业信用评分卡模型，构建信用评分模型

本课程突出数据挖掘的实际应用，结合行业的典型应用特点，从实际问题入手，引出相关知识，进行大数据的收集与处理；探索数据之间的规律及关联性，帮助学员掌握系统的数据预处理方法；介绍常用的模型，训练模型，并优化模型，以达到最优分析结果。

【授课时间】

2-3天时间（每天6个小时）

【授课对象】

风险控制部、业务支撑、网络中心、IT系统部、数据分析部等对数据建模有较高要求的相关领域人员。

【学员要求】

1. 每个学员自备一台便携机(必须)。
2. 便携机中事先安装好Office Excel 2013版本及以上。
3. 便携机中事先安装好IBM SPSS Statistics v24版本以上软件。

注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。

【授课方式】

理论精讲 + 案例演练 + 实际业务问题分析 + SPSS实际操作