金融行业风险预测模型实战

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【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。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、掌握数据建模的基本过程和步骤。

2、掌握数据建模前的属性筛选的系统方法，为建模打下基础。

3、掌握常用的分类预测模型，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。

4、掌握金融行业信用评分卡模型，构建信用评分模型。

主要内容包括数据建模的过程和步骤，以及建模涉及到的分析方法、分析模型，以及模型优化等。

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。

【授课对象】

业务支撑、网络中心、IT系统部、数据分析部等对业务数据分析有较高要求的相关专业人员。

【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】

基础知识精讲 + 案例演练 + 实际业务问题分析 + SPSS实际操作

【课程大纲】

第一部分：数据建模基本过程

1、预测建模六步法

选择模型：基于业务选择恰当的数据模型

属性筛选：选择对目标变量有显著影响的属性来建模

训练模型：采用合适的算法对模型进行训练，寻找到最合适的模型参数

评估模型：进行评估模型的质量，判断模型是否可用

优化模型：如果评估结果不理想，则需要对模型进行优化

应用模型：如果评估结果满足要求，则可应用模型于业务场景

2、数据挖掘常用的模型

数值预测模型：回归预测、时序预测等

分类预测模型：逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等

市场细分：聚类、RFM、PCA等

产品推荐：关联分析、协同过滤等

产品优化：回归、随机效用等

产品定价：定价策略/最优定价等

3、属性筛选/特征选择/变量降维

基于变量本身特征

基于相关性判断

因子合并（PCA等）

IV值筛选（评分卡使用）

基于信息增益判断（决策树使用）

4、模型评估

模型质量评估指标：R^2、正确率/查全率/查准率/特异性等

预测值评估指标：MAD、MSE/RMSE、MAPE、概率等

模型评估方法：留出法、K拆交叉验证、自助法等

其它评估：过拟合评估

5、模型优化

优化模型：选择新模型/修改模型

优化数据：新增显著自变量

优化公式：采用新的计算公式

6、模型实现算法（暂略）

7、好模型是优化出来的

案例：通信客户流失分析及预警模型

第二部分：属性筛选方法

问题：如何选择合适的属性来进行建模预测？

比如：价格是否可用于产品销量的预测？套餐的合理性是否会影响客户流失？在欺诈风险中有哪些数据会有异常表现？

1、属性筛选/变量降维的常用方法

基于变量本身特征来选择属性

基于数据间的相关性来选择属性

基于因子合并（如PCA分析）实现变量的合并

利用IV值筛选

基于信息增益来选择属性

2、相关分析（衡量变量间的线性相关性）

问题：这两个属性是否会相互影响？影响程度大吗？

相关分析简介

相关分析的三个种类

简单相关分析

偏相关分析

距离相关分析

相关系数的三种计算公式

Pearson相关系数

Spearman相关系数

Kendall相关系数

相关分析的假设检验

相关分析的四个基本步骤

演练：年龄和收入的相关分析

演练：营销费用会影响销售额吗

演练：工作时间与收入有相关性吗

演练：话费与网龄的相关分析

偏相关分析

偏相关原理：排除不可控因素后的两变量的相关性

偏相关系数的计算公式

偏相关分析的适用场景

距离相关分析

3、方差分析(衡量类别变量与数据变量的相关性)

问题：哪些才是影响销量的关键因素？

方差分析的应用场景

方差分析的三个种类

单因素方差分析

多因素方差分析

协方差分析

方差分析的原理

方差分析的四个步骤

解读方差分析结果的两个要点

演练：用户收入对银行欠贷的影响分析

演练：家庭人数对银行欠贷的影响分析

演练：年龄大小对欠贷有影响吗

演练：寻找影响贷款风险的关键因素

多因素方差分析原理

多因素方差分析的作用

多因素方差结果的解读

演练：广告形式、地区对销量的影响因素分析（多因素）

协方差分析原理

协方差分析的适用场景

演练：饲料对生猪体重的影响分析（协方差分析）

4、列联分析/卡方检验（两类别变量的相关性分析）

交叉表与列联表

卡方检验的原理

卡方检验的几个计算公式

列联表分析的适用场景

演练：不同的信用卡类型会有不同欠贷风险吗

演练：有无住房对欠贷的影响分析

案例：行业/规模对风控的影响分析

5、相关性分析各种方法的适用场景

6、主成份分析（PCA）

因子分析的原理

因子个数如何选择

如何解读因子含义

案例：提取影响电信客户流失的主成分分析

第三部分：回归预测模型篇

问题：如何预测产品的销量/销售金额？如果产品跟随季节性变动，该如何预测？新产品上市，如果评估销量上限及销售增速？

1、常用的数值预测模型

回归预测

时序预测

2、回归预测/回归分析

问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？

回归分析的基本原理和应用场景

回归分析的种类（一元/多元、线性/曲线）

得到回归方程的四种常用方法

Excel函数

散点图+趋势线

线性回归工具

规范求解

线性回归分析的五个步骤

回归方程结果的解读要点

评估回归模型质量的常用指标

评估预测值的准确度的常用指标

演练：散点图找推广费用与销售额的关系（一元线性回归）

演练：推广费用、办公费用与销售额的关系（多元线性回归）

演练：让你的营销费用预算更准确

演练：如何选择最佳的回归预测模型（曲线回归）

带分类变量的回归预测

演练：汽车季度销量预测

演练：工龄、性别与终端销量的关系

演练：如何评估销售目标与资源配置（营业厅）

3、自动筛选不显著自变量

第四部分：回归预测模型优化篇

1、回归分析的基本原理

三个基本概念：总变差、回归变差、剩余变差

方程的显著性检验：是否可以做回归分析？

因素的显著性检验：自变量是否可用？

拟合优度检验：回归模型的质量评估？

理解标准误差的含义：预测的准确性？

2、回归模型优化思路：寻找最佳回归拟合线

如何处理预测离群值（剔除离群值）

如何剔除非显著因素（剔除不显著因素）

如何进行非线性关系检验（增加非线性自变量）

如何进行相互作用检验（增加相互作用自变量）

如何进行多重共线性检验（剔除共线性自变量）

如何检验误差项（修改因变量）

如何判断模型过拟合（模型过拟合判断）

案例：模型优化案例

3、规划求解工具简介

4、自定义回归模型（如何利用规划求解进行自定义模型）

案例：如何对餐厅客流量进行建模及模型优化

5、好模型都是优化出来的

第五部分：分类预测模型

问题：如何评估客户购买产品的可能性？或者说，影响客户购买意向的产品关键特性是什么？

1、分类预测模型概述

2、常见分类预测模型

3、评估分类模型的常用指标

正确率、查全率/查准率、特异性等

4、逻辑回归分析模型（LR）

问题：如果评估用户是否购买产品的概率？

逻辑回归模型原理及适用场景

逻辑回归的种类

二项逻辑回归

多项逻辑回归

如何解读逻辑回归方程

带分类自变量的逻辑回归分析

多项逻辑回归

案例：如何评估用户是否会有违约风险（二项逻辑回归）

案例：多品牌选择模型分析（多项逻辑回归）

5、决策树分类（DT）

问题：如何提取客户流失者、拖欠货款者的特征？如何预测其流失的概率？

决策树分类的原理

决策树的三个关键问题

如何选择最佳属性来构建节点

如何分裂变量

如何修剪决策树

选择最优属性

熵、基尼索引、分类错误

属性划分增益

如何分裂变量

多元划分与二元划分

连续变量离散化（最优划分点）

修剪决策树

剪枝原则

预剪枝与后剪枝

构建决策树的四个算法

C5.0、CHAID、CART、QUEST

各种算法的比较

如何选择最优分类模型？

案例：识别银行欠货风险，提取欠货者的特征

案例：客户流失预警与客户挽留模型

6、人工神经网络（ANN）

神经网络概述

神经网络基本原理

神经网络的结构

神经网络的建立步骤

神经网络的关键问题

BP反向传播网络（MLP）

径向基网络（RBF）

案例：评估银行用户拖欠货款的概率

7、判别分析（DA）

判别分析原理

距离判别法

典型判别法

贝叶斯判别法

案例：MBA学生录取判别分析

案例：上市公司类别评估

8、最近邻分类（KNN）

基本原理

关键问题

9、贝叶斯分类（NBN）

贝叶斯分类原理

计算类别属性的条件概率

估计连续属性的条件概率

贝叶斯网络种类：TAN/马尔科夫毯

预测分类概率（计算概率）

案例：评估银行用户拖欠货款的概率

10、支持向量机（SVM）

SVM基本原理

线性可分问题：最大边界超平面

线性不可分问题：特征空间的转换

维空难与核函数

第六部分：分类模型优化篇（集成方法）

1、分类模型的优化思路：利用弱分类器构建强分类模型

2、集成方法的基本原理

选取多个数据集，构建多个弱分类器

多个弱分类器投票决定

3、集成方法/元算法的种类

Bagging算法

Boosting算法

4、Bagging原理

如何选择数据集

如何进行投票

随机森林

5、Boosting的原理

AdaBoost算法流程

样本选择权重计算公式

分类器投票权重计算公式

第七部分：银行信用评分卡模型

1、信用评分卡模型简介

2、评分卡的关键问题

3、信用评分卡建立过程

筛选重要属性

数据集转化

建立分类模型

计算属性分值

确定审批阈值

4、筛选重要属性

属性分段

基本概念：WOE、IV

属性重要性评估

5、数据集转化

连续属性最优分段

计算属性取值的WOE

6、建立分类模型

训练逻辑回归模型

评估模型

得到字段系数

7、计算属性分值

计算补偿与刻度值

计算各字段得分

生成评分卡

8、确定审批阈值

画K-S曲线

计算K-S值

获取最优阈值

案例：构建银行小额贷款的用户信用模型

第八部分：数据预处理篇（了解你的数据集）

1、数据预处理的主要任务

数据集成：多个数据集的合并

数据清理：异常值的处理

数据处理：数据筛选、数据精简、数据平衡

变量处理：变量变换、变量派生、变量精简

数据归约：实现降维，避免维灾难

2、数据集成

外部数据读入：Txt/Excel/SPSS/Database

数据追加（添加数据）

变量合并（添加变量）

3、数据理解（异常数据处理）

取值范围限定

重复值处理

无效值/错误值处理

缺失值处理

离群值/极端值处理

数据质量评估

4、数据准备：数据处理

数据筛选：数据抽样/选择（减少样本数量）

数据精简：数据分段/离散化（减少变量的取值个数）

数据平衡：正反样本比例均衡

5、数据准备：变量处理

变量变换：原变量取值更新，比如标准化

变量派生：根据旧变量生成新的变量

变量精简：降维，减少变量个数

6、数据降维

常用降维的方法

如何确定变量个数

特征选择：选择重要变量，剔除不重要的变量

从变量本身考虑

从输入变量与目标变量的相关性考虑

对输入变量进行合并

因子分析（主成分分析）

因子分析的原理

因子个数如何选择

如何解读因子含义

案例：提取影响电信客户流失的主成分分析

7、数据探索性分析

常用统计指标分析

单变量：数值变量/分类变量

双变量：交叉分析/相关性分析

多变量：特征选择、因子分析

演练：描述性分析（频数、描述、探索、分类汇总）

8、数据可视化

数据可视化：柱状图、条形图、饼图、折线图、箱图、散点图等

图形的表达及适用场景

演练：各种图形绘制

第九部分：数据建模实战篇

1、电信业客户流失预警和客户挽留模型实战

2、银行欠贷风险预测模型实战

3、银行信用卡评分模型实战

结束：课程总结与问题答疑。

傅老师

华为系大数据专家

计算机软件与理论硕士研究生（研究方向：数据挖掘、搜索引擎）。在华为工作十年，五项国家专利，在华为工作期间获得华为数项奖项，曾在英国、日本、荷兰和比利时等海外市场做项目，对大数据有深入的研究。

傅老师专注于大数据分析与挖掘、机器学习等应用技术，以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题。

1、让决策更科学：将大数据应用于运营决策，用大数据探索领域发展规律和行业发展趋势，有效分析用户需求，并预测用户行为，最终实现市场变化预测，提升企业科学决策能力。

2、让管理更高效：将大数据应用于企业管理，用大数据呈现企业整体运营情况，诊断企业管理问题和风险，全面理解组织、产品、人员、营销、财务等要素间的相关性，实现企业资源的最优化配置，提升企业管理效率。

3、让营销更精准：将大数据应用于市场营销，解决营销中的用户群细分和品牌定位，客户价值评估，产品设计优化，产品最优定价等实际问题，实现精准营销和精准推荐，以最小的营销成本实现最大化的营销效果。

傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网、政府等领域。傅老师的课程最大特色：实战性强！“围绕业务问题+搭建分析框架+运用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成业务策略”。以商业问题为起点，基于实际的业务应用场景（明确目的），搭建全面系统的业务框架和分析维度（分析思路），选择最合适的方法（分析方法），深入浅出的理论讲解（分析模型），使用简单实用的工具操作（分析工具），对分析结果进行有效的解读（数据可视化），最终形成具体的业务建议，实现业务分析/数据分析的闭环。

应用类：

《大数据分析与数据挖掘综合能力提升实战》

《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

《市场营销大数据分析实战培训》

《大数据建模与模型优化实战培训》

《大数据分析与挖掘之SPSS工具入门与提高》

《金融行业风险预测模型实战培训》

理论/认知/战略类：

《大数据产业现状及应用创新》

《大数据思维与应用创新》

《大数据时代的精准营销》

技术类：

《Hadoop大数据解决方案开发技术基础培训》

《Python开发基础实战》

《大数据分析与挖掘之Python开发实战》

《Python机器学习算法原理及优化实现》

服务客户:

傅老师曾提供过培训咨询服务的客户遍及通信、金融、交通、制造、政府等行业，包括华为、富士康、平安集团、中国银行、招商银行、光大银行、中信银行、交通银行、广电银通、西部航空、海南航空、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、安能物流、广州地铁、富维江森、东风日产、神南矿业、公交集团、广州税务、良品铺子等单位和公司。

金融行业培训客户：

中国银行：《大数据变革与商业模式创新》《大数据时代的精准营销》

广发银行：《大数据下的精准营销实战》四期

中信银行：《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》叁期

交通银行：《大数据时代的精准营销》

安信证券：《大数据时代下的金融发展》

平安集团：《大数据思维与应用创新》

平安产险：《大数据分析综合能力提升》

平安寿险：《大数据分析与应用实战》

平安银行：《大数据思维与应用创新》

农业银行：《Python大数据分析与挖掘》叁期

建设银行：《大数据思维与应用创新》两期

光大银行：《大数据分析与数据挖掘应用实战》四期

招商银行：《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》四期

杭州银货通科技：《大数据产业发展及应用创新》

广电银通：《大数据综合能力提升》

平安普惠金融：《Hadoop解决方案技术培训》

浦发银行：《大数据精准营销》

金融壹帐通：《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》

中金所：《大数据思维与应用创新》

……

通信行业培训客户：

联通研究院：《大数据预测建模优化》

广州电信：《大数据时代的精准营销》两期

北京电信：《大数据分析综合能力提升》

香港电信：《大数据精准营销实战》

上海电信：《渠道大数据分析与挖掘思路及方法》两期

河北电信：《数据化运营下的大数据分析综合能力提升实战》

南京电信：《大数据视图支撑精准化营销》

佛山电信：《数据挖掘技术及其应用培训》

泉州电信：《大数据挖掘、信息分析及应用培训》

湖北联通：《大数据分析与商业智能》

广东联通：《数据分析与数据挖掘实战培训》两期

江苏联通：《大数据分析综合能力提升》

吉林联通：《大数据分析综合能力提升-中级》

乌鲁木齐联通：《大数据分析综合能力提升》

上海移动：《大数据分析与挖掘、建模及优化》叁期

浙江移动：《大数据分析与数据挖掘应用实战》

江苏移动：《大数据精准营销技能提升实战》

深圳移动：《大数据分析综合能力提升》

广西移动：《大数据发展趋势及在公司营销领域的应用》

辽宁移动2期：《数据分析方法与经营分析技巧》

泉州移动3期：《数说营销—市场营销数据分析与挖掘应用》

德阳移动2期：《大数据挖掘与建模优化实战培训》

浙江移动：《大数据产品营销能力提升》

四川移动：《大数据分析与挖掘综合能力提升》

吉林移动：《数据分析与数据挖掘培训》；

贵州移动：《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

海南移动：《基于大数据运营的用户行为分析与精准定位》

山东移动：《大数据分析综合能力提升》

深圳移动：《大数据在行业内外的应用》

中国移动终端公司：《大数据分析综合能力提升培训》

中山移动：《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

东莞移动：《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

成都移动：《数字化运营下的数据分析与数据挖掘》

眉山移动2期：《大数据分析综合能力提升》

云浮移动：《大数据挖掘和信息提炼专项培训》

阳江移动：《小数据·大运营--运营数据的分析与挖掘》

德阳移动：《电信运营商市场营销数据挖掘应用典型案例》

陕西在线：《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

四川在线：《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

大连移动：《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

内蒙古移动：《大数据分析与Hadoop大数据解决方案》

贵州中移通信：《SPSS数据分析与数据挖掘应用实战》

华为技术：《话务量预测与排班管理》

……

能源汽车交通行业培训客户：

一汽解放锡柴：《大数据思维与应用创新》

广东邮政：《大数据分析综合能力提升实战》

深圳水务：《大数据思维与应用创新》

宁夏国电：《大数据思维与应用》两期

柳州上汽五菱：《大数据下的精准营销实战》

东风商用：《数说营销实战》

东风日产：《大数据分析与数据挖掘应用实战》两期

富维江森（汽车）：《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》

广州地铁：《大数据分析与数据挖掘培训》两期

广州地铁：《数据分析与数据建模实战》两期

西部航空：《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》

海南航空：《利用大数据营销提升航线收益》

南方航空：《大数据精准营销实战》两期

北京机场贵宾公司：《市场营销数据的分析》

深圳公交集团：《大数据与智慧交通》

延长壳牌：《大数据分析与挖掘综合能力提升》

神南矿业：《大数据产业发展与应用创新》

宝鸡国电：《大数据分析与挖掘》两期

顺丰快递：《大数据分析综合能力提升实战》

……

其它行业培训客户：

岭南集团：《大数据时代下的精准营销》

ABB：《大数据分析实战培训》

顶新国际：《大数据思维与应用创新》

索菲亚：《大数据分析实战培训》

玫琳凯：《大数据思维与应用》叁期

西部数据：《大数据分析综合能力提升》

无限极：《大数据分析综合能力提升》两期

雅图仕：《大数据分析综合能力提升》

施耐德：《大数据分析综合能力提升》叁期

广州税务：《大数据分析与挖掘实战》叁期

YKK吉田拉链：《大数据分析综合能力提升培训》

富士康：《数据分析综合能力提升培训》

贵州中烟：《互联网+时代的大数据思维》

深圳欣盛商：《电商大数据分析》

安能物流：《大数据挖掘分析及应用实战》

良品铺子：《大数据分析综合能力提升》两期

新时代集团：《问题的挖掘、分析—数据分析技巧》两期培训

挑战牧业：《大数据分析综合能力提升》

易鑫集团：《大数据分析综合能力提升》

赣州监狱：《大数据时代的营销》共三期培训

贺州学院：《大数据时代的人才培养》

……

【学员评价】

傅老师是我目前听过的很少忽悠而多干货的老师，能够将理论讲得深入浅出，将案例讲深讲透，将实战讲得易理解易操作。在课堂中，他能把枯燥的数据说得有生命，在课堂上，他能对学员关注和付出。我不是对数据很喜欢的人，但仍然在课堂中能够感觉到数据的生命力。五天的课让我进入到数据构成的多彩、多维的世界，值得！

——学员分享

某金融行业---《大数据变革与商业模式创新》

傅老师运用全面翔实的案例和不拘一格的语言，全方位剖析大数据发展以来在工具、思维和文化上带来的变革，生动阐述数据分析过程六部曲、数据战略七大思维等经典概述，立体呈现大数据时代企业所面临的机遇与挑战。结合当前关注焦点和时代热点话题，傅老师现场分享了第一代传统营销、第二代互联网营销、第三代大数据营销的进阶升级和精准营销实战应用。在为学员呈现一场思维见识领域盛宴的同时，傅老师还与学员进行了积极互动和现场答疑，在相互交流中启迪智慧、开拓思维，在思想碰撞中点燃大数据时代下的创新引擎，为全行在未来发展中进一步把握经济大势、开展前瞻预判、实施精准决策提供了重要思想指引。

吉林某企业——《数据分析与数据挖掘应用培训》 学员：张经理

五天的培训，让我对数据分析与数据挖掘有了进一步的了解，也学到了技术。以前参加过培训，两天的培训我都觉得有时很难，而这次连续五天的培训，我听课过程当中既然感觉到时间过得很快。

贵州某运营商——《“数”说营销----大数据营销实战》 学员：刘经理

傅老师的课程，开拓了我营销的思维，大数据营销，重在利用数据为营销服务。用户细分、用户特征提取、营销费用预算、客户流失预警，原来可以这样利用大数据，以后不再需要“拍脑袋”了,呵呵。

辽宁某运营商——《数据分析与经营分析实战培训》学员：于经理

傅老师的课程全程高能，信息量巨大，我们已经建议公司安排后续高级课程，期待再次学习，点赞！

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