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视频|数据分析案例：G基金logistic客户响应分析（附PPT）

经管之家 · 公众号 · 财经 · 2017-06-15 12:06

正文

2017年6月9日，第八期CDA数据分析业班学员毕业答辩成功举办，现将优秀学员作品分享出来，以飨读者。

数据描述：

数据为2009-2016年某商业银行中部分客户的基本交易情况，主要含交易信息、人口基本属性以及相关衍生变量，行方想根据既有信息,推出一款理财产品-'g基金'，根据以上信息，想知道哪些客户是他们的目标客户。

模型描述：

此数据缺失值极多，数据不平衡，并且变量过多易陷入虚拟变量陷阱。因此首先采用欠采样将响应变量控制在1：5；然后使用随机森林和WOE算法进行变量筛选；最后填补缺失值处理异常值。之后应用logistic回归在训练组得出模型，再用测试组检验模型。

模型优势：

给出的模型AUC值适中，预测合理，模型比较稳健。同时，这是一个结构模型，可分析自变量的偏效应，更便于模型落地。

答辩视频：

感谢第八期CDA数据分析就业班学员第四、五组同学带来的精彩分享！

PS：想要获取「答辩完整视频和PPT」，请加入QQ群：171896680，下载链接见群公告

CDA数据分析就业班介绍：

CDA数据分析就业班是为解决当下企业招人难、学员就业难的问题所研发的精品课程。课程以数据分析理论与实践案例结合的方式讲授，内容覆盖了国内企业招聘数据分析师岗位所需的技能，学员经过三个月系统全面的脱产学习（统计学、Excel、SQL、SPSS、SAS、R、Python），达到企业用人标准，快速在大数据时代找准工作定位。

课程大纲：

第一阶段：Excel数据分析（5天）

第二阶段：数据分析理论基础（5天）

第三阶段：数据库管理（4天）

第四阶段：SPSS数据分析（10天）

第五阶段：数据挖掘实战案例（3天）

第六阶段：R语言数据分析（13天）

第七阶段：案例分析实战（5天）

第八阶段：SAS数据挖掘/python数据分析（15天）

学员对象：

（1）各行业数据分析、数据挖掘从业者；

（2）在校数学，经济，计算机，统计等专业教师和学生；

（3）经济，医学生物研究院科研人员；

（4）数据分析，数据挖掘兴趣爱好者及转行人士。