中国科大学位与研究生教育
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Predictive models and their applications
Predictive models and their applications
教师介绍

本讲教师:金祖胜
所属学科:理科
人  气:467

课程介绍
课程简介: 1.Why we build predictive models? This session will give an overview of applications of predictive models through customer life cycles. We will focus on the strategies at each stage of the customer life cycle. It will cover many business strategies at following stages: Marketing stage, Application decisions, Account management, Collections, Recovery and Governess. 2. What predictive models we need to build? This session will introduce a few often used predictive modeling techniques and how to use them in the industry. We will include case studies and high level process to build models using Logistic regression, Linear regression, Survival model, Price elasticity, Marketing mix model and Tweedie Model. 3. How to build predictive models? This session will illustrate the steps to build predictive models. Students will work together to go through typical model build process, including model design, data acquisition, exploratory analysis, variable reduction, variable treatments, model selection and validation, implementation monitoring etc. 授课人简介: 金祖胜: 现任Bunker Hill保险公司分析部负责人,毕业于中国科技大数学系数理统计专业(学士/硕士)以及美国普度大学统计系(硕士/博士)。曾任CapitalOne银行资深经理,美库尔(Merkle)咨询有限公司分析主管,Targetbase咨询有限公司资深分析主管, 麦肯锡(McKinsey)分析专家和美国国际集团(AIG)高级分析总监。有20多年在金融服务、保险、通讯、药厂和零售方面的商务决策、预测建模和实施的经验,特别是在通过先进的逻辑分析方法和大数据应用于信用风险分析、客户生命周期管理和产品营销方面有深刻的理解。在深度分析领域有丰富经验,包括数据的采集和整理,数据库的建立,数据挖掘和报告,市场营销策咯,直销和交叉销售,审批流程,客服策略,风控建模,定价建模,多种预测模型(回归,生存分析,决策树,时间序列,GBM,等等), NPV modeling,price elasticity modeling等。

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