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评分卡算法白盒

评分卡算法白盒是一种用于评估信用风险的算法，它通过对客户的信用历史进行分析来预测客户未来的信用表现。评分卡算法白盒的主要优势是能够提供详细的信用评分原因，从而帮助客户了解自己的信用状况并采取相应的措施来改善信用状况。

评分卡算法白盒的应用场景包括信用卡发行、贷款审批、保险赔付等。

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这场评分卡模型直播解答了我对于信贷风险的大部分疑问

8月4日下午15:00顶象第三期业务安全大讲堂正式开讲。本期业务安全大讲堂由顶象研发总监管胜老师进行分享，针对信贷风控，管胜老师就评分卡模型做了深入浅出的讲解，深刻剖析了评分卡模型的原理、如何构建评分卡模型以及评分卡模型如何评估、应用、跟踪等问题，不仅让大家对信用贷有了更深的理解，同时对评分卡模型的构建产生了极大关注度。

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python评分卡代码_python爬虫书籍豆瓣评分

信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级，企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成，常见是A卡（申请评分卡）、B卡（行为模型）、C卡（催收模型）和F卡（反欺诈模型）。今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程，数据采用kaggle上知名的give me some credit数据集。

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【应用】信用评分：端到端的开发过程

合理的“现在购买，稍后付款”是许多金融和零售公司为了增加客户群而向其客户提供的诱人服务。但是，双方在进行信贷决策时需要了解风险。贷款人和客户都很重要，即客户能够履行信贷义务，并在贷款期限结束时偿还购买欠款。贷款人需要能够评估每个客户的违约风险，从而贷款人可以决定向谁提供服务。

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关于互联网金融授信产品的风控建模

随着互联网渗透到生活中的各个角落，金融行业也似乎找到了与互联网的完美结合。互联网金融作为一个新的行业如今正在上升的势头上，因而也涌现了越来越多的P2P公司。但是作为一个互金公司来讲，风险永远是一个最重要的话题。那么如何利用机器学习以及大数据技术来降低风险呢？如何建立信用评分的模型呢？

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信用的效能等级评价算法

如果时光能倒推三十多年前，那时的我们很难想象，我们的世界靠智能连接世界的各个角落，智能手机不仅仅能够打电话，还能帮助我们实现商业经济行为，如购物、信贷、交通、教育等等。

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学习周报20200621 | 风控、模型、回顾

这周因为一些原因需要整理一些风控建模的知识点，顺便在这里整理一下，一起来回顾回顾。

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关于互联网金融授信产品的风控建模

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图灵，英格玛和金融评分卡WOE

作者简介：如算法“百晓生”，熟悉各类算法原理，典故，应用，背后八卦，心中有一本算法的“兵器谱”，又如算法“扫地僧”利用所在各公司的各种资源，或依托具体业务积累落地经验，或求教于业界大佬行业经验，或旁听于公司邀请的科学家。偶有所得，便欣然忘食。平生所爱，唯算法和剑法，情不知所起，一往而深。

原创｜手把手教你构建评分卡模型

在各种机器学习、深度学习模型快速发展的当下，评分卡模型作为一种可解释机器学习模型，仍然在金融、营销等领域被广泛使用。这一模型通过构建一组基于输入变量的评分规则，能够直观地对样本进行评分，非常易于理解和操作。举一个金融信用风险评分卡的例子，要判断一笔贷款能够被按时偿还的风险大小，可以设置这样一个评分卡：

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机器学习在信用评分卡中的应用

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning论文解读

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机器学习在信用评分卡中的应用

互联网金融，特别是P2P信贷在过去几年可以说经历了大起大落的过山车。在经历了2016、2017年的高速发展后，随着整体经济环境遇冷、政策层面监管趋严，行业已进入洗牌周期。特别是随着18年7月P2P暴雷潮的出现，更是为行业前途蒙上一层迷雾。

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干货 | 联通政企数据运营体系建设

我们将从以下几个方面为大家介绍我们的项目，首先第一部分是需求分析，然后是数据提取及处理，接着样本定义与分布、特征粗筛与模型选择、特征精筛与评分卡建模、TOAD评分卡构建及决策建议。

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一文看懂风控模型所有

在当代，金融机构在风险管理的每个环节都尽可能地引入计量分析方法，依托大数据进行后台的分析回顾，不断的优化调整，使得金融机构在风险与收益的博弈过程中更快达到平衡，实现局部甚至更多空间的利润最大化。

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信贷风控模型搭建及核心风控模式分类

一、当前风控模式现状近年来，信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点。传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。因此，科技较为领先的金融服务公司会选择采用模型方式完成对借款人的自动评估与审批。目前，对于信贷审核来说主要基于的风控模式为IPC、信贷工厂、大数据三种，每一种都有自己不同的侧重点。二、最核心的风控模式分类 1.IPC模式 IPC模式起源于德国邮储银行，该模式重视实地调查和信息验证，主要通过对客户经理调查走访、信息交叉验证等方面。需要对客户经理进行至少2个月以上的专业技术培训，提升客户经理辨别虚假信息能力和编制财务报表的技能，从而防范信用风险。 IPC公司信贷技术的核心，是评估客户偿还贷款的能力。主要包括三个部分：一是考察借款人偿还贷款的能力，二是衡量借款人偿还贷款的意愿，三是银行内部操作风险的控制。每个部分，IPC都进行了针对性的设计。这种模式主要运用于数据缺失、不具备财务管理环境、银行流水不完整，信用记录空白等的小微企业，其中，信贷员负责整个过程，从接受客户的申请到信用检查、现场信用、风险评估再到匹配贷款、付款催收和逾期付款。对信贷员的专业技能要求较高，信贷员对贷款全流程把关，一定程度上确保了项目的真实性。但又因为是以信贷员为核心，以信贷员的判断为依据，有一定的操作风险与道德风险。 2.信贷工厂模式信贷工厂模式是新加坡淡马锡控股公司(Temasek Holdings)为解决小微企业信贷流程的弊端,推出了一种改善小微企业信贷流程的“信贷工厂”模式，“信贷工厂”意指银行像工厂标准化制造产品一样对信贷进行批量处理。具体而言，就是银行对中小企业贷款的设计、申报、审批、发放、风控等业务按照“流水线”作业方式进行批量操作。在信贷工厂模式下，信贷审批发放首先要做到标准化，每个流程都有确定的人员分工，如客户经理、审批人员和贷后监督人员专业化分工。并且为了监控风险采用产业链调查方法，从不同角度对借贷企业进行交叉印证。信贷工厂模式的特点是效率高，可以进行量化审核。过程之间环环相扣，对每个环节都有专人把控具体的把控。正因为这样，意味着需要消耗大量的人力成本，每个流程都需要对口的人员做支撑。 3.大数据模式大数据风控模式是指通过对海量的、多样化的、实时的、有价值的数据进行采集、整理、分析和挖掘，并运用大数据技术重新设计征信评价模型算法，多维度刻画信用主体的“画像”，向信息使用者呈现信用主体的违约率和信用状况。大数据模式是基于互联网的兴起，该模式利用互联网数据的连通性，对触及到的风险的数据进行筛选，大大减少了人工审核的时间成本，同时也保证了数据结果的真实性。三、P2P公司个人信贷评分卡模型我们先讨论下如何从实际业务出发，以怎样的开发流程才能建立一个有效、有用、有价值的模型，希望读后能给你一定的启发。

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【专题】信用评分卡

笔者邀请您，先思考： 1 如何设计和使用信用评分卡？信用评分卡专题二，系列文章汇总如下： 1 信用评分卡：简介 2 信用评分卡：分类问题 3 信用评分卡：变量选择 4 信用评分卡：高级分析 5 信用评分卡：逻辑回归 6 信用评分卡：模型验证 7 信用评分卡：预测分析的业务整合版权声明：作者保留权利，严禁修改，转载请注明原文链接。

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金融风控评分卡建模全流程！

本文将带领读者一起进行完整的建模全流程，了解银行风控是如何做的。并提供kaggle代码。首先讲述评分卡的分类、优缺点。接下来，结合完整的可以马上运行的代码，中间穿插理论，来讲解评分卡的开发流程。最后，把方法论再梳理一次，让读者在了解全流程后，在概念上理解再加深。

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用机器学习做信用评分

信用评分是衡量人们信用的数字表示。银行业通常用它作为支持信贷申请决策的方法。本文讲述如何用Python(Pandas、Sklearn)开发标准评分卡模型，它已成为一种最受欢迎且最简单的衡量客户信用的形式。

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【应用】信用评分：第9部分 - 计分卡实施：部署，生产和监测

“知识不是力量，知识的实施就是力量。” - 评分卡或信贷策略的真正好处仅在实施时明显。 CRISP-DM框架的最后阶段 - 实施 - 代表从数据科学领域向信息技术领域的转变。因此，责任角色也从数据科学家和业务分析师转变为系统和数据库管理员和测试人员。

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评分卡系列（二）：特征工程

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【应用】信用评分：第6部分 - 分割和拒绝推断

多少个评分卡？标准是什么？最佳做法是什么？ - 是我们试图在评分卡开发早期回答的常见问题，从识别和证明评分卡数量的过程开始 - 称为分割。

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评分卡原理及Python实现

其中A、B是正常数，在风控中一般分数越高信用越好风险越低。所以B前面取负号，让违约的概率越高分数越低。

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4步教你开发风控评分模型

作者简介作者：郑旻圻邹钰刘巧莉背景：数信互融-数据分析师数信互融(IFRE):专注于互联网金融领域的风险量化、资产定价。基于互联网金融行业数据，结合互联网金融大数据，应用国际上专业化的分析手段，提供信用评估模型、决策引擎和资产证券化等服务，帮助互联网金融行业预测债权的风险溢价、实现资产定价以及解决互联网金融行业资产流动性问题。 “你的模型准么？” “你的模型真的有用么？” “你的模型对风控有价值么？” 在为P2P公司建立风控评分模型过程中，这是最常见的问题。为了回答这一问题，我们想先讨论下如何

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介绍篇决策引擎环节

在我理解上决策引擎类似是一个管道、运输系统，连通整个风控流程，所有的规则和评分卡以及流程都覆盖其中，分配到每一个环节（比如人工），将结果返回给决策引擎，走入下一个流程

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信用卡通不过？用数据分析技术，带你深度解析信用卡评分体系！

随着互联网金融时代的到来，信用评分体系显得越发重要，本文就解读信用卡评分体系是如何建立的。

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评分卡上线后如何进行评分卡的监测

有一段时间没来写博了，一直忙我司申请评分卡、催收评分卡的上线工作，那么我们的评分卡上线后，如何对评分卡的效果进行有效监测，监测哪些指标，监测的指标阈值达到多少我们需要对现有评分卡进行调整更新？这是我们

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推荐算法的"五环之歌"

研究推荐算法的一大痛点是什么？不是文章太少，而是文章太多，信息爆炸。每年KDD, SIGIR, CIKM上有那么多中外的王婆一起卖瓜，各种各样的NN、FM、Attention满天飞，其中不乏实打实的干货，更不缺乏湿漉漉的灌水文，让人不知道哪个方法才是解决自己问题的灵丹妙药（当然抱着找银弹的想法来读论文，也是too young, too naive）。

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【应用】信用评分卡：简介

这次事件发生在2009年左右的一个朋友聚会上，这是该地球长期以来最严重的金融危机。街上的乔意识到抵押支持证券（MBS），次级贷款和信贷危机等因素是他困境原因。回到我们的聚会上，我遇到了一位知情和富有同情心的老年妇女，经过几分钟的闲聊之后，这个话题出现在我的生活中。那时，我正在为孟买一家领先的抵押贷款机构开发一个信用记分卡项目。当我开始解释我的工作细节时，她的表情从好奇转变为焦虑和痛苦。最终，她打断了我的话 - 你为什么要这样做？这不是所有混乱的原因吗？我习惯了这种反应，必须纠正她的错误观念。

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【评分卡实现】应用Python中的toad.ScoreCard函数实现评分卡

之前的文章已经阐述了逻辑回归和sigmod函数的由来、逻辑回归(logistics regression)原理-让你彻底读懂逻辑回归、评分卡原理及Python实现。

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融360 | 自动化特征工程和自动建模在风控场景的应用

目前，模型开发的流程越来越规范化，通常可以分为业务分析、样本准备、特征工程、模型构建、模型评估及监控这几个步骤。其中，特征工程和模型构建在建模的整个流程中依然非常耗时，并且非常依赖于模型开发者对业务的理解及数据处理的能力。

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【应用】信用评分：第2部分 - 信用评分卡建模方法

作为数据科学家，我的责任是设计和开发一个准确，有用和稳定的信用风险模型。我还需要确保其他数据科学家和业务分析师能够评估我的模型或重复相同的步骤并产生相同或类似的结果。

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信用标准评分卡模型开发及实现方案_信用评分卡模型的建立

信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成，其中主体评级模型可用“四张卡”来表示，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资用途，分为企业融资模型、现金流融资模型和项目融资模型等。 A卡，又称为申请者评级模型，主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级，适用于个人和机构融资主体。 B卡，又称为行为评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户在续存期内的管理，如对客户可能出现的逾期、延期等行为进行预测，仅适用于个人融资主体。 C卡，又称为催收评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户是否需要催收的预测管理，仅适用于个人融资主体。 F卡，又称为欺诈评级模型，主要应用于相关融资类业务中新客户可能存在的欺诈行为的预测管理，适用于个人和机构融资主体。我们主要讨论主体评级模型的开发过程。

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融360蒋宏：自动化特征工程和自动建模在风控场景的应用

目前，模型开发的流程越来越规范化，通常可以分为业务分析、样本准备、特征工程、模型构建、模型评估及监控这几个步骤。其中，特征工程和模型构建在建模的整个流程中依然非常耗时，并且非常依赖于模型开发者对业务的理解及数据处理的能力。

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信贷风控模型开发—-模型简介

金融的所有业务，几乎都是和风险打交道，而贷款机构将钱带给你，肯定希望你是一个守信用的好人。所以，大家在申请个人信用卡或者是小额贷款的时候，都需要填写一些个人信息，例如年龄、工作、收入、学历等，银行和贷款机构将会对这些信息进行审核，然后决定放不放款。但是如果仅仅是小额，如1万以下，那么一个一个审核肯定成本是直线上升的，所以就需要有一套自动化的决策工具来决定哪些人是好人，哪些人是坏人，那么信用评分卡模型就派上用场了。

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概述：机器学习和大数据技术在信贷风控场景中的应用

来源：知乎本文约5400字，建议阅读10分钟本文简要概述在当前大数据和机器学习技术如何在信贷风控场景下的常见应用。似乎一夜之间，所有的互联网公司在对外的宣传稿中都会提及自己使用机器学习和大数据技术，一时间成为了近几年来最炙手可热的名词，不谈机器学习、大数据似乎都不好意思说自己是做高新技术的了。百度搜索指数：机器学习百度搜索指数：大数据上图来自最近7年来这两个词的百度搜索指数，可以看到从2013年开始一直在稳步攀升，在2017年的时候迎来了爆发式的增长，这些都与我们的感知类同。机器学习与人

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信用标准评分卡模型开发及实现

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基于Python的信用评分模型开发-附数据和代码

文章链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/35284849

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【应用】信用评分：第5部分 - 评分卡开发

评分卡开发描述了如何将数据转化为评分卡模型，假设数据准备和初始变量选择过程（过滤）已完成，并且已过滤的训练数据集可用于模型构建过程。开发过程包含四个主要部分：变量转换，使用逻辑回归的模型训练，模型验证和缩放。

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【应用】信用评分卡：逻辑回归

几年前，我和妻子在英格兰和苏格兰度过了几个星期的假期。就在登上英国航空公司的飞机之前，一名空姐告诉我们，我们已升级为商务舱。快乐！度假真是一个美好的开始。一旦我们登上飞机，我们又获得了另一个诱人的提议，可以进一步升级到头等舱。然而，这一次，有一个问题 - 只有一个座位可用。当然，这是一种耻辱，我们无法接受这个提议。在提供头等舱优惠之前，商务舱座位非常棒 - 顺便说一下，所有免费升级。这是行为经济学家描述为相对论和锚定的情况 - 用简单的英语比较。锚定或比较是企业定价策略的根源，也是所有人类悲伤的根源。然而，最终度假心情接管了，我们彻底享受了商务舱。人类在适应最终情况方面非常擅长并享受它。在最困难的情况下，你会发现一些最快乐的面孔。以下是亨利米勒的一句话：“我没有钱，没有资源，没有希望。我是最幸福的人“。人类的行为充满了异常 - 充满了谜题。以下是加强本论文的一个例子。

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存量运营好工具：客户稳定度评分卡模型

本文主要是介绍基于逻辑回归算法的稳定度评分模型实现流程，所选案例也详细展示了模型构建的整个流程及处理方法。

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【应用】信用评分卡：分类问题

我必须说，当三岁以上的女孩Amishi宣布，她只是与我妻子的朋友而不是我交往时，我感到震惊。分手的原因是我是男孩，女孩只能是女孩的朋友。她从幼儿园的朋友那里学到了这种社会规范。我还记得她几个月前在她的泳装和雨伞中为我塑造的方式。她甚至意识到男孩女孩的差异，现在只是她学会了这个奇怪的社会规范。这里的要点是，幼儿可以毫不费力地区分性别。大自然为我们提供了一个内置的方程式，通过高度的精确性来进行性别分类。想象一下类似的机制来区分好的和坏的借款人。你在谈论每个银行家的梦想。

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完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！

数学是学不完的，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础，入门人工智能领域，其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程，这三门课程是本科必修的。这里整理了一个简易的数学入门文章：

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腾讯云亮相 KDD2018，深度学习催化天御反欺诈系统高识别率

近日， KDD x TAIC 2018大会在英国伦敦举行。腾讯云金融风控业务研发负责人李超博士受邀出席大会，并在会上发表了题为《Cloud Security,Underground Industry,and AI in Anti-Fraud》（云安全、网络黑产和 AI 在反欺诈中的应用）的演讲。他指出，在云安全面临巨大挑战的背景下，针对金融行业的网络黑产愈演愈烈。防御一方的反欺诈技术也不断升级，深度学习在风控技术上的应用将使金融行业的反诈骗系统具备更高识别率和精准度。 KDD 国际数据挖掘大会是目前全球数

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评分卡设计_创建绿色饭店的原则

首先，需要确定变量之间是否存在共线性，若存在高度相关性，只需保存最稳定、预测能力最高的那个。需要通过 VIF(variance inflation factor）也就是方差膨胀因子进行检验。变量分为连续变量和分类变量。在评分卡建模中，变量分箱（binning）是对连续变量离散化（discretization）的一种称呼。要将logistic模型转换为标准评分卡的形式，这一环节是必须完成的。信用评分卡开发中一般有常用的等距分段、等深分段、最优分段。

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【应用】信用评分卡：模型验证

我认为欣赏和享受琐事的最佳方式是旅行。当我说琐碎的时候，它包括门把手，海报，信箱，涂鸦以及我们从未在我们自己的城市中转过头来做的一切。上周我与妻子一起在佛罗伦萨和托斯卡纳旅行时经历了同样的经历。我认为一个人的意识水平和好奇心在旅行时会增加很多倍。在佛罗伦萨，我们住在Fiorenza,它可爱并有早餐。早餐很好，人们甚至更好。在那里，我们遇到了这个来自英国的友好家庭，一个名叫Owen的婴儿和他7岁的妹妹Kyra。欧文和凯拉在吃早餐时玩捉迷藏。凯拉反复躲在同一把椅子后面，跳出来向她的弟弟透露自己。欧文在这个过程中每次都感到惊喜。所有人都天生好奇。然而，随着年龄的增长和熟悉事物，他们会失去它。这种现象可能是我们永远不会为自己城市中的琐事而烦恼的原因。

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【应用】信用评分：第3部分 - 数据准备和探索性数据分析

因此，**数据准备是任何数据挖掘项目的关键方面，包括信用评分卡的开发。 **这是CRISP-DM周期中最具挑战性和耗时的阶段。项目总时间中至少70％，有时多于90％专门用于此项活动。它涉及数据收集，结合多个数据源，聚合，转换，数据清理，“切片和切块”，并查看数据的广度和深度，以获得清晰的理解并将数据量转换为数据质量，从而使我们可以自信地准备下一阶段 - 模型建设。

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一文搞定评分卡开发中——Y的确定（Vintage分析、滚动率分析等）

本文将从支付和信贷评分卡建立的角度，对比分析不同行业在建立评分卡时因变量Y确定的差异。

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重磅 | 完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！

本文由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源。

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【应用】信用评分：第8部分 - 信用风险策略

“行动是所有成功的基本钥匙（Pablo Picasso）。”Gartner的分析价值 escalator识别四种不同类型的分析 -** 描述性，诊断性，预测性和规定性** - 按难度和商业价值排序。规定性分析是最复杂的级别，但提供最大的价值，是该escalator的顶部。通过回答关键问题，“我们如何实现这一目标？” ，规定性分析以行动形式提供了商业成功的秘诀。在信用风险领域，这个问题的答案可以在信用风险策略中找到。

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【应用】信用评分卡：预测分析的业务整合

克里斯托弗·哥伦布 - 我在生命的各个阶段因各种原因而崇拜这个男人。七岁时，我很尊敬他，因为他的错误得到了掌声并成为了历史的一部分 - 哥伦布把美洲原住民错当成了印第安人，因为他认为他已经登陆亚洲而不是美洲。虽然我的错误被红色墨水圈起来并且被授予零，但我觉得那是不公平的 - 哦哥伦布，你这个幸运的混蛋！十七岁的时候，我很尊敬他，因为他是一个反叛者，因为他违背了对这个星球的普遍看法，并朝着相反的方向航行 - 哦哥伦布，你是不守规矩的！现在我觉得我对他的了解要好一点，我崇拜他，因为他设定了其他人可以遵循的方向。他不是第一个从欧洲到达美洲的人，尽管他不知道这一点。在他之前有其他人提到这一壮举。然而，他是那个使欧洲对美国敏感的人。目前，美洲的主要人口来自欧洲。很多人必须遵循哥伦布提出的指示 - 哦哥伦布，你的领导！

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完备的 AI 学习路线，最详细的中英文资源整理

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