培训内容:
1、金融数据分析概论
金融数据及其基本特征,平滑、心跳、季节、无序等
数据分析的目的:规则挖掘、客户挖掘、趋势预测等。
数据分析的基本过程:数据准备、数据理解、数据清洗、模型适配、模型训练、结果较验、商业应用等。
2、金融类数据常用的数据挖掘模型
2.1回归模型,介绍回归模型的应用
2.2方差模型,介绍方差模型的应用
2.3二元分类模型,介绍二元分类模型的应用
2.4时间序列模型:介绍时间序列的应用
2.5风控模型,如马克维次风控模型
3、SPSS工具应用及模型的调优的优化
3.1回归模型的数据参数理解与调优
3.2方差模型的结果优化与应用
3.3二元分类模型二元分类预测
3.4风控模型,如马克维次风控模型,降低其风险系数。
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