很多刚开始建模的同学，对原始变量转WOE都是一知半解，弄不清楚为什么要转WOE，也不清楚要怎么把变量转成WOE。
数据分箱（也称为离散分箱或分段）是一种数据预处理技术，用于减少次要观察误差的影响，是一种将多个连续值分组为较少数量的“分箱”的方法。
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。
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具，直观易于理解，并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib，seaborn 等高级封装的库包，类似以下这样的绘图。
导读：数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。
之前有位读者朋友说有空介绍一下自动分箱的方法，这个确实在我们实际建模过程前是需要解决的一个问题，简单来说就是把连续变量通过分箱的方式转换为类别变量。关于这个话题，我也借着这个主题来系统的梳理总结一下几点：为什么要分箱？不分箱可以入模型吗？自动分箱的常用方法有哪些？评估分箱效果好坏的方法有哪些？ 如果篇幅允许，就顺便把实现的Python代码也分享下，如果太长了就另外起一篇文章来讲。因此，本篇文章主要从下面几个模块来展开说说。
今天还是讲一下金融风控的相关知识，上一次我们有讲到，如果我们需要计算变量的IV值，从而判断变量的预测能力强弱，是需要对变量进行离散化的，也就是分箱处理。那么，今天就来给大家解释一下其中一种分箱方式 —— 卡方分箱处理。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
在风控建模中IV(信息价值)和WOE(证据权重)分别是变量筛选和变量转换中不可缺少的部分。
各行各业的打工人，经常会面对一种令人尴尬的质疑：为什么你把15-25归为一类，10-20不行吗？13-23不行吗？
在风控中，风险意味着不确定性，不确定性越强意味着越不可控，做数据化风控也是同理，追求的就是让确定性越来越强，转换成统计概率论来说就是不断提高我们的胜算的概率。当然，没有任何人可以做到100%的确定，因为没有人是上帝视角，所以在风控决策过程中总会产生错杀或者误放。
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。
百分位数，如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为：一组n个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 我们创建以下合成数据用于演示 import pandas as pd # version 1.3.5import numpy as npdef create_df():df
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。
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候，SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱，但如果搬到Python的话，又如何实现同样或者说类似的操作呢，今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。
在python 较新的版本中，pandas.qcut()这个函数中是有duplicates这个参数的，它能解决在等频分箱中遇到的重复值过多引起报错的问题；
PSI这个指标我们在风控建模前后都是需要密切关注的，这个指标直接反映了模型的稳定性，对于我们评估模型是否需要迭代有着直接的参考意义。今天我将从下面几方面来介绍一下这个指标。
这是一个excel学习中很经典的案例，先构造评级参数表，然后直接用lookup匹配就可以了，具体不在这讲了，今天讲一下用python怎么实现该功能，总共五种(三大类：映射+numpy+pandas分箱)方法，提前预告下，最后一种数据分箱是与excel 中的 lookup最像的
简单的直方图可能是理解数据集的第一步。之前，我们预览了 Matplotlib 直方图函数（参见“比较，掩码和布尔逻辑”），一旦执行了常规的导入，它在一行中创建一个基本直方图：
第一次接触这两个名词是在做风控模型的时候，老师教我们可以用IV去做变量筛选，IV（Information Value），中文名是信息值，简单来说这个指标的作用就是来衡量变量的预测能力强弱的，然后IV又是WOE算出来的。姑且先不管原理哈，我们先给出来一下结论。
2. bins, 整数、序列尺度、或间隔索引。如果bins是一个整数，它定义了x宽度范围内的等宽面元数量，但是在这种情况下，x的范围在每个边上被延长1%，以保证包括x的最小值或最大值。如果bin是序列，它定义了允许非均匀bin宽度的bin边缘。在这种情况下没有x的范围的扩展。
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！
随着互联网在传统金融和电子商务领域的不断渗透，风控+互联网的融合也对传统的风控提出了新的要求和挑战。以评分卡为例，互联网形态下的评分卡需要面临更多维数据、更实时数据、更异常数据的挑战。因此，懂得互联网业务下的风控评分卡已经成为互联网风控从业人员的新要求。
大家好呀！在上一篇我们介绍了3种业界常用的自动最优分箱方法。 1）基于CART算法的连续变量最优分箱 2）基于卡方检验的连续变量最优分箱 3）基于最优KS的连续变量最优分箱 今天这篇文章就来分享一下这3种方法的Python实现。
对于一个程序员来说，一个高效的工具可以胜过一切，更何况是能帮自己代码了。本来是不太想接触国内大模型的，总感觉被各种炒作变了味，但最近偶然间玩了一下文心一言，突然感觉又可以了。之前还是带有一丝丝偏见的，没想到国内的大模型产品现在做得也还不错了。
https://colab.research.google.com/drive/1yWTl2OzOnxG0jCdmeIN8nV1MoX3KQQ_1%3Fusp%3Dsharing
RFM（Recency Frequency Monetary）模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。
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。
对于从事机器学习行业的人来说，Kaggle比赛可能大家都耳熟能详，它是一个流行的数据科学竞赛平台。
读者朋友们，你们好，我是Abhay Pawar，平时热衷于参加一些机器学习的比赛，不知道你以前有没有听过kaggle比赛，如果你参加过就会知道这个比赛是非常有趣的，而且很容易让人上瘾。这几年，我开发了一套标准流程来探索特征变量，以便建立更好的机器学习模型。正是这些简单而强大的技巧让我在Instacart Market Basket Analysis 比赛中获得了前2%的名次，不单单在竞赛中，我在Kaggle之外也经常使用到它们，接下来就开始我的分享吧！
Python 是一种胶水语言，可以粘很多家伙，例如：Python + 网站开发、Python + 自动化测试、Python + 自动化运维、Python + AI、Python + 数据分析 ... ...
使用工具: python、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn库
2）微观层面：对某个维度的客群（非整体）进行策略收紧，以达到优化策略效用的目的，具体方法包括了策略收紧、策略替换、策略新增。
文章链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/35284849
在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下：
借着二胎政策的开放与家庭消费升级的东风，母婴市场迎来了生机盎然的春天，尤其是母婴电商行业，近年来发展迅猛。用户获取和流失是一对相对概念，就好比一个水池，有进口，也有出口。我们不能只关心进口的进水速率，却忽略了出水口的出水速率。挽留一个老用户相比拉动一个新用户，在增加营业收入、产品周期维护方面都是有好处的。并且获得一个新用户的成本是留存一个老用户的5~6倍。
其中有监督分箱主要包括：卡方分箱和决策树分箱。无监督分箱主要包括：等距分箱、等频分箱和聚类分箱等。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
一般在建立分类模型时，当我们进行特征工程的工作经常需要对连续型变量进行离散化的处理，也就是将连续型字段转成离散型字段。
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。
前些日子，星球里讨论风控建模面试中的一些问题，其中就提到了 “卡方分箱”。大家对卡方分箱都有或多或少的疑问，应星球朋友要求，最近整理了一下我对卡方分箱的理解，也借此分享给公众号的朋友们。
今天是读《python数据分析基础》的第18天，读书笔记的内容是使用pandas进行数据清洗以及探索 由于原始数据在某种程度上是“脏”的，原始数据并不能完全使用于分析。因此，需要为其进行清洗。而为了解数据的大致情况，则需要进行数据探索。 以下是进行简单的数据清洗以及探索的代码： 注：数据来源于https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python/tree/master/statistics/churn.csv #数据探
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
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