第1天 | 第一讲 准备知识 | 1.1 巴塞尔协议与信用风控体系 |
1.2 SAS软件安装 | ||
第二讲:SAS编程基础 | 2.1 SAS 入门与基本语法 | |
2.2 认识 SAS数据和逻辑库 | ||
2.3 深入理解 SAS 数据类型 | ||
2.4 DATA步数据管理和操纵 | ||
第2天 | 第三讲SAS编程进阶 | 3.1 数据循环处理 |
3.2 合并 SAS数据集 | ||
3.3 重组数据集 | ||
第四讲 数据描述和图表制作 | 4.1 分类变量描述 | |
4.2 连续变量描述 | ||
4.3 图表制作 | ||
第3天 | 第五讲 R基本与SAS联合编程 | 5.1 R软件介绍与安装 |
5.2 R语言编程基础 | ||
5.3 R工作环境与常用包 | ||
5.4 SAS IML语言 | ||
5.5 SAS R编程接口 | ||
第4天 | 第六讲 统计分析基础 | 6.1 假设检验 |
6.2 T检验 | ||
6.3 方差分析 | ||
6.4 线性回归与模型检验 | ||
第5天 | 第七讲 SQL语言与数据整理 | 7.1 数据查询与SQL语言简介 |
7.2 数据过滤与排序 | ||
7.3 用表达式创建新列 | ||
7.4 对列重编码 | ||
7.5 在查询中对数据分组和汇总 | ||
7.6 横向连接表 | ||
第6天 | 第八讲 R函数与SAS宏 | 8.1 R循环与控制语句 |
8.2 R函数 | ||
8.3 SAS定义宏和定义宏参数 | ||
8.4 SAS宏中的分支流程语句 | ||
8.5 SAS宏中的循环流程语句 | ||
第7天 | 第九讲 预测类模型 | 9.1数据挖掘流程简介 |
9.2决策树建模 | ||
案例1: 房屋贷款违约建模案例(决策树) | ||
9.3 逻辑回归与极大似然估计 | ||
案例2: 房屋贷款违约建模案例(逻辑回归) | ||
第8天 | 9.4 神经网络 | |
案例3: 房屋贷款违约建模案例(神经网络) | ||
9.5 支持向量机 | ||
案例4: 房屋贷款违约推断 | ||
9.6模型验证与模型选择 | ||
第9天 | 第十讲 降维 | 10.1主成分分析PCA |
10.2 变量聚类 | ||
10.3 样本聚类 | ||
10.4 分类变量水平压缩与WOE | ||
第10天 | 第十一讲:信用评分建模全流程 | 11.1 初次评分与行为评分区别 |
11.2 初次评分与违约推断 | ||
11.3 行为评分数据集构建 | ||
11.4变量粗筛。 | ||
11.5变量清洗 | ||
11.6变量压缩 | ||
11.7建模与检验 | ||
11.8 模型落地与监控 |
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