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金融数据挖掘案例实战
目录
金融数据挖掘案例实战（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2研究目的与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3相关概念与理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2特征选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3数据标准化与归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.1数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2机器学习算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
实战案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.1案例描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.2数据探索性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.3利用模型进行预测与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
结果讨论与应用建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.1结果解读．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.2应用效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.3改进建议与未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.1主要发现与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.2局限性与改进空间．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
6.3未来工作设想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
金融数据挖掘案例实战（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.1金融数据挖掘概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
1.2案例背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
金融数据挖掘基础知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.1金融数据类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.3常用数据挖掘算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.1案例描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.2数据准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.3欺诈检测算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.4模型训练与评估．
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