為何寫作本書
“工欲善其事，必先利其器�！�
首先，當你考慮如何將數(shù)據(jù)應用到經(jīng)營管理當中，如何從數(shù)據(jù)角度診斷業(yè)務發(fā)展中存在的問題，如何用數(shù)據(jù)指導業(yè)務發(fā)展，以及如何進行數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)時，你會發(fā)現(xiàn)必須有一套數(shù)據(jù)加工工具以及可應用的工作流程作為支撐。當前市面上的數(shù)據(jù)分析工具十分豐富，有支持分布式計算的，有提供操作界面的，有免費開源的，有提供自動建模功能的，甚至兼而有之的。SAS EM與Python是其中十分優(yōu)秀和流行的工具。SAS EM功能強大，操作簡便，自動化程度高；而Python應用范圍廣，框架豐富，使用靈活，編寫效率高。二者在分析過程中可以互相印證，在實際應用中可以互為補充。
其次，當前市面上有很多的數(shù)據(jù)建模分析書籍，絕大多數(shù)圖書的目錄組織方式無外乎兩種類型：一種是工具型，以介紹建模分析軟件、語言、框架為主；另一種是算法型，以介紹模型算法、調參、優(yōu)化等為主。而以案例為主的建模分析圖書較少，且其中往往以算法為主干，配合行業(yè)典型案例進行講解。這樣的材料組織方式有助于開闊眼界，但容易
“博而不�！保瑹o法讓讀者將案例融入具體行業(yè)。對于具體行業(yè)的新手來說，一本以案例為主的金融垂直領域的算法手冊會更有幫助。
后，數(shù)據(jù)建模分析的目的是服務業(yè)務。縱向來看，其縱貫業(yè)務經(jīng)營的全流程，這需要我們使用一系列模型來支持獲客營銷、客戶畫像、價值預測、交叉銷售、風險控制、運籌優(yōu)化、客戶維系等工作；橫向來看，建模分析師要對接業(yè)務前端需求與后臺的應用部署，這就要求建模分析師不僅要懂業(yè)務、懂數(shù)據(jù)、懂模型，還要了解數(shù)據(jù)治理體系、工程化實現(xiàn)等，這對工作流程中的協(xié)同有重要作用。從這個角度看，市場上也需要能涵蓋分析框架、算法案例、工程化實現(xiàn)的圖書。
鑒于以上原因，筆者認為需要寫一本專注于金融垂直領域、支持業(yè)務全流程需求、以業(yè)務引領的建模分析手冊，為廣大從業(yè)者的工作和學習提供便利。本書以Python和SAS EM為工具，致力于為熟悉金融業(yè)務的你打造一套工具模板，使你可以輕松地根據(jù)需求展開分析工作，并能對當前工作的上下游流程加深理解，以便更好地開展協(xié)同工作。
本書主要內容
本書主要內容如下。
（1）金融數(shù)據(jù)挖掘的九大分析模板
本書從業(yè)務需求角度出發(fā)，探討統(tǒng)計建模、機器學習模型在金融領域的應用，包括客戶價值預測、營銷響應預測、細分畫像、交叉銷售、申請反欺詐、違規(guī)行為識別、預測技術、運籌優(yōu)化、流程挖掘等九大分析模板，形成模板化的工作流。同時，對模型算法做了重點講解，方便讀者理解模型本身，并在實際工作中應用。
（2）實踐案例
本書主要涉及SAS EM以及Python建模分析實踐，一方面介紹如何結合案例背景形成分析思路，以及在面對特定問題時調優(yōu)模型，另一方面介紹工具的基本使用，使不熟悉SAS EM和Python的讀者能夠快速上手。
（3）算法工程化
本書為編程新手構建良好的工程代碼結構和編寫優(yōu)雅的工程代碼提供建議。
讀者對象
本書主要面向金融行業(yè)的廣大業(yè)務分析師、咨詢師、數(shù)據(jù)建模師、算法工程師，同樣適合有志于從事金融行業(yè)的在校學生和數(shù)據(jù)建模分析愛好者閱讀。數(shù)據(jù)建模分析在金融行業(yè)的應用歷史悠久，相關研究十分深入，因此對于從事電商、通信、傳統(tǒng)貿易、制造等行業(yè)的從業(yè)者來說本書也有重要的借鑒價值。
內容特色
本書更多地從業(yè)務應用場景來組織內容，意在更加貼近業(yè)務，而非單純羅列算法。經(jīng)過與業(yè)內專家的反復探討，本書提取了在行業(yè)應用中價值、常用的9類場景，力圖提供不同場景中構建數(shù)據(jù)應用的實踐。本書涉及的算法不局限于傳統(tǒng)統(tǒng)計分析，也結合了金融業(yè)務的需求，解構了機器學習、深度學習的前沿方法，并提供了豐富的示例代碼，以方便讀者借鑒。
如何閱讀本書
本書的定位是“手冊”，這意味著你可以根據(jù)需求單獨查閱相關章節(jié)的內容。不過，筆者仍然建議你通讀全書，不僅因為本書涉及的算法存在一定的前后關聯(lián)性，而且因為這可以讓你在大腦中構建一套商業(yè)分析工作的全流程。如果你擁有充足的時間并希望建立完整的數(shù)據(jù)建模分析體系，筆者建議你合理分配時間，反復閱讀本書。
遍，快速通讀，形成印象。這一步其實非常重要，當你能夠在大腦中構建本書的一個大致的體系框架時，你已經(jīng)理解了金融建模分析的工作內容和要求，并能在本書中快速定位所需的解決方案。你可以在這一步跳過算法公式和程序代碼。
第二遍，選擇性地精讀相關章節(jié)。具體選擇哪部分取決于你工作中遇到的實際問題，只有結合實踐才能更好地理解并發(fā)散思維。精讀意味著需要耗費時間研究業(yè)務問題的特點、數(shù)據(jù)特征和模型細節(jié)，一方面好能結合實際數(shù)據(jù)進行擴展，另一方面在某些重點、難點上需要閱讀大量相關參考資料進行佐證。雖然本書不是純粹的編程技術書，但代碼仍然非常重要，并且使用了多個數(shù)據(jù)建模分析框架。尤其對于新手來說，一定不要只是“跑”代碼，而是要“敲”代碼。
第三遍，通讀全書，并關注其中的一些細節(jié)，例如數(shù)學公式、參數(shù)調優(yōu)等。這有助于你加深對模型的理解，并更好地運用模型。需要注意的是，自然語言永遠