Python數據分析行業(yè)案例課程：信用評分方法
你將收獲
- 掌握評分卡模型的使用
- 學會專業(yè)的數據準備流程
- 掌握針對互聯網金融案例的建模分析
- 學會Logistic回顧模型的應用
課程介紹
玩轉數據分析，在信用評分的案例分析中，我們會用到各種各樣的模型，評分卡模型、數據分箱、Logistic回歸模型等等，后面還會涉及到互聯網金融案例的建模分析。 信用評分是非常特殊且重要的領域，除銀行業(yè)外，近年來在網絡征信等新興領域中也頗受重視。
本課程使用銀行征信和互聯網金融征信兩個真實案例數據，完整介紹了信用評分卡模型在相關業(yè)務領域中的構建和實施流程。
課程的基本目標，就是做成一個行業(yè)的模板，相應的代碼，相應的分析思路，整個案例可作為分析模板供學員在信用評分相關的分析項目中直接套用。
適合人群
- 適合金融領域、風險管理、電信領域、從事評分卡及數據挖掘建模的人員
- 適合企業(yè)數據領域的專家及工程師掌握實戰(zhàn)案例
- 適合對數據分析、數據挖掘感興趣的小伙伴
- 適合金融科技領域的在校生和相關科研人員
講師介紹
課程大綱
共0節(jié) 時長0分鐘
全部收起
信用卡評分學習文檔
圖文
第1章 信用卡評分模型概述
共6節(jié) | 1小時14分鐘
第2章 傳統(tǒng)銀行案例之商業(yè)理解
共2節(jié) | 18分鐘
第3章 數據理解與數據準備
共2節(jié) | 34分鐘
第4章 數據分箱
共8節(jié) | 1小時24分鐘
第5章 應用Logistic回歸楑型
共4節(jié) | 49分鐘
第6章 從模型結果到評分卡
共4節(jié) | 45分鐘
第7章 評分卡的使用與效果監(jiān)控
共8節(jié) | 1小時11分鐘
第8章 互聯網金融案例
共5節(jié) | 1小時16分鐘
第9章 互聯網金融案例的數據預處理
共9節(jié) | 2小時19分鐘
第10章 分箱操作的自動化實現
共3節(jié) | 33分鐘
第11章 互聯網金童案例的特征篩選
共7節(jié) | 1小時34分鐘
第12章 互聯網金融案例的建模分析
共6節(jié) | 1小時
課程資料
圖文
購課須知
課程有效期：
自購買課程之日起 365 天，部分參與營銷活動產品以活動規(guī)則為準，請同學在有效期內學習、觀看課程。
上課模式：
課程采取錄播模式，請注意自學課無班級微信群、班主任帶班及助教批改服務。
注：自學課不支持退款，確保你是真的需要再進行報名，報完名之后還請認真學習。
