课程大纲：

数据挖掘技术课程

【课程收益】
-全面掌握金融科技的生态环境
-全面理解金融科技基础设施体系
-深入理解云上银行的智能风控与智能营销
-深入理解 云上银行的数据分布式架构体系

【课程对象】
银行高管、企业高管、银行部门负责人、银行战略研究负责人，银行科技
条线负责人，银行科技条线工作人员

【课程特色】实战派风格、针对性强、追求“落地”文化

【课程大纲】
模块一 金融数据挖掘概述
-数据挖掘技术在金融领域的应用现状
-金融科技的主要应用场景分析
-数据挖掘技术在金融业务分析中的作用
-金融数据挖掘系统架构
-金融数据挖掘的过程

模块二 基于Python的金融数据挖掘方法
-Python的编程环境
-Anaconda，Jupeter Notebook，Spyder
-Scikit-learn库的安装和导入
-应用Pandas进行数据处理
-数据的导入和导出
-Pandas数据结构
-Pandas绘图基础
-Pandas数据处理
-金融数据处理综合应用举例
-应用Pandas进行统计分析
-金融数据的常用统计计算
-单列数据运算，双列数据的相关性运算
-金融数据的描述统计
-单列数据的频数统计
-多列数据的列联表分析
-数据描述的可视化
-金融数据的推断统计
-推断统计基础
-基于样本均值的推断统计
-基于样本方差的推断统计
-样本的非参数检验
-应用Python进行数据挖掘
-基于金融数据的回归分析
-线性回归，逻辑回归
-基于金融数据的有监督学习
-有监督学习简介
-KNN分类器
-朴素贝叶斯分类器
-决策树分类器
-集成学习算法
-集成学习算法简介
-Bagging集成学习算法
-Adaboost集成学习算法

模块三 金融数据挖掘在银行场景的应用举例
-金融数据挖掘在零售银行信用风险管理中的应用
-银行风险管理概述
-申请风险评分模型与应用分析
-行为风险评分模型与应用分析
-欺诈风险评分模型与应用分析
-金融数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
-客户生命周期管理概述
-基于数据挖掘的客户细分与客户营销
-基于数据挖掘的客户关系分析与管理
-金融数据挖掘技术在巴塞尔资本协议下的银行风险计量中的应用
-巴塞尔资本协议下的风险计量概述
-风险计量中的数据挖掘算法
-数据挖掘技术在巴塞尔风险计量中的实践案例

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