预测模型搭建的实际操作流程
体系课

预测模型搭建的实际操作流程

  • 数据工具

从理论到实践:预测模型的构建与验证

预测模型搭建的实际操作流程
¥899
本课程包括
  • 7小时28分钟的视频随时观看
  • 可在APP随时观看
  • 结业证书
课程合作品牌
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你将收获
  • 全面了解预测模型搭建的完整流程;
  • 掌握数据整合、清洗、分析和处理的关键技能;
  • 学会选择合适的预测模型并进行性能评估;
  • 了解如何实施和监控预测模型,确保其在实际应用中的有效性和稳定性;
  • 掌握如何将预测模型应用于实际业务中,提升决策质量和业务效率。

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课程介绍

面对当前日益激烈的市场竞争和客户需求变化,数字化转型已成为当前金融机构的必由之路,模型的建、验、用、管也已成为从业人员需要具备的核心能力。本课程聚焦“预测模型的搭建”,共计约7.5小时,分为十个模块,内容涵盖数据整合与清洗、样本设计、变量初选、变量处理、模型表现度量、模型搭建与选择、模型验证与解释、模型实施设计以及模型监控设计等关键环节。每个模块均配有实际案例和实操讲解,确保学员能够真正掌握预测模型搭建的核心技能。

课程由业界资深专家精心打造,结合其20多年在国际知名金融和咨询公司的商务决策、预测建模和实施经验,为学员呈现了一个全面而系统的预测模型搭建流程。通过本课程的学习,学员将能够:

l 全面了解预测模型搭建的完整流程;

l 掌握数据整合、清洗、分析和处理的关键技能;

l 学会选择合适的预测模型并进行性能评估;

l 了解如何实施和监控预测模型,确保其在实际应用中的有效性和稳定性;

l 掌握如何将预测模型应用于实际业务中,提升决策质量和业务效率。

无论是希望提升数据分析能力的金融机构中高管,还是负责数字化转型项目的项目经理和实施人员,亦或是希望了解金融业务与数字技术融合趋势的IT技术人员,本课程都将为您提供宝贵的学习机会和实践经验。让我们一同走进数字金融的世界,掌握预测模型搭建的实际操作流程,为金融机构的数字化转型和创新发展提供有力支持。

适合人群
  • 数据分析师:希望提升预测模型搭建能力的数据分析师,特别是在金融、咨询和金融科技等行业从事数据分析工作的专业人士。
  • 数据科学家:对数据建模和机器学习技术感兴趣的数据科学家,希望通过实战项目提升技能水平。
  • 项目经理和实施人员:负责数据分析项目或模型实施的项目经理和实施人员,希望通过本课程了解预测模型搭建的全流程。
  • 高校师生:对数据分析感兴趣的高校师生,特别是数学、统计学、计算机科学等相关专业的学生。
  • 其他从业者:对预测模型搭建感兴趣的其他从业者,希望了解并掌握这一技能,为职业发展拓宽道路。
讲师介绍
源自二十年行业专家交流
擅长领域:
  • 金融
天弈课程中心依托天弈全球专家研讨(Tianyi Global Expert Seminars, TGES)专家交流平台成立,该平台由陈忠阳教授于2002年发起,历时近20余年,2005年举办首届中国金融风险经理论坛。二十年来,累计邀请了3500多位国内外资深专家演讲,35000多位业界人士参会讨论,已成为特色突出、国内领先的金融行业专业人士交流平台。
美国某保险公司分析部负责人
擅长领域:
  • 数据分析与数据决策
  • 数据工具
  • 金融
  • 企业经营与管理
毕业于中国科大数学系和美国普渡大学统计系。曾任美库尔(Merkle)咨询有限公司分析主管,Targetbase 咨询有限公司资深分析主管,麦肯锡分析 专家和美国国际集团(AIG)高级分析总监。有 20 多年在金融服务、通讯、药厂和零售方面的商务决策、预测建模和实施的经验。
课程大纲
共0节 时长0分钟 全部收起
模块一:实际项目数据概述
共5节 | 19分钟
  • 第一节:课程介绍
    3分钟
  • 第二节:为什么要建模(以信贷产品应用为例)
    2分钟
  • 第三节:建模的方法和流程介绍
    3分钟
  • 第四节:案例数据介绍
    5分钟
  • 第四节:Python编辑器安装教学
    6分钟
模块二:数据整合和清洗
共4节 | 50分钟
  • 第一节:主要步骤基本介绍
    2分钟
  • 第二节:主要步骤具体讲解
    11分钟
  • 第三节:实操讲解
    27分钟
  • 第四节:要点回顾及利用ChatGPT进行Debug讲解
    11分钟
模块三:样本的设计
共4节 | 47分钟
  • 第一节:样本设计基本概念介绍
    14分钟
  • 第二节:设计方式具体讲解
    17分钟
  • 第三节:实操讲解——训练集和验证集产生
    12分钟
  • 第四节:要点回顾
    3分钟
模块四:变量初选
共4节 | 1小时1分钟
  • 第一节:为什么要进行变量初选
    3分钟
  • 第二节:变量初选方法介绍
    14分钟
  • 第三节:基于课程案例的变量初选
    3分钟
  • 第四节:实操讲解
    41分钟
模块五:变量处理
共4节 | 48分钟
  • 第一节:变量处理的目的
    5分钟
  • 第二节:预测变量分析图
    2分钟
  • 第三节:变量处理方法介绍
    2分钟
  • 第四节:实操讲解
    39分钟
模块六:模型表现的度量
共3节 | 51分钟
  • 第一节:理解模型表现的度量
    3分钟
  • 第二节:常用性能指标介绍
    25分钟
  • 第三节:实操讲解
    23分钟
模块七:模型搭建和选择
共3节 | 1小时4分钟
  • 第一节:模型介绍
    24分钟
  • 第二节:模型的选择和AUC比较
    2分钟
  • 第三节:实操讲解
    39分钟
模块八:模型的验证和解释
共2节 | 33分钟
  • 第一节:模型介绍
    6分钟
  • 第二节:实操讲解
    27分钟
模块九:模型的实施设计
共2节 | 48分钟
  • 第一节:模型介绍
    16分钟
  • 第二节:实操讲解
    32分钟
模块十:模型的监控设计
共2节 | 27分钟
  • 第一节:模型介绍
    12分钟
  • 第二节:实操讲解
    15分钟
购课须知

课程有效期:

自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。

上课模式:

课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。

注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。