課程介紹

python金融風(fēng)控評(píng)分卡模型和數(shù)據(jù)分析微專業(yè)課包含《python信用評(píng)分卡建模（附代碼）》，《python風(fēng)控建模實(shí)戰(zhàn)lendingclub》，《金融現(xiàn)金貸用戶數(shù)據(jù)分析和畫(huà)像》三套課程系列，共計(jì)250節(jié)課左右，錄制時(shí)間超過(guò)3年，定期更新。這套微專業(yè)課程是互聯(lián)網(wǎng)上最全，最專業(yè)的python信貸建模教程。

針對(duì)銀行，消費(fèi)金融的現(xiàn)金貸等線上貸款場(chǎng)景，金融信貸領(lǐng)域建模型和數(shù)據(jù)分析很難？邏輯回歸評(píng)分卡/catboost/xgboost/lightgbm/等模型用python一次全部搞定！由易到難，帶你從菜鳥(niǎo)輕松晉級(jí)kaggle級(jí)建模高手。碰到問(wèn)題還有老師答疑哦 ~實(shí)操項(xiàng)目包括德國(guó)信用卡數(shù)據(jù)，P2P的lendingclub和華為舉辦的消費(fèi)者信用評(píng)分百萬(wàn)獎(jiǎng)金挑戰(zhàn)賽，課程建模數(shù)據(jù)量10萬(wàn)+，都是干貨和經(jīng)典。

《python信用評(píng)分卡建模（附代碼）》：360度講解python信用評(píng)分卡構(gòu)建流程，附代碼和老師答疑。彌補(bǔ)網(wǎng)上信息參差不齊短板

《python風(fēng)控建模實(shí)戰(zhàn)lendingclub》此課程是針對(duì)集成樹(shù)模型，包括catboost，lightgbm，xgboost。這兩個(gè)課程算法原理是不同的。

此課程catboost集成樹(shù)算法有諸多優(yōu)點(diǎn)，自動(dòng)化處理缺失數(shù)據(jù)，自動(dòng)化調(diào)參，無(wú)需變量卡方分箱。學(xué)員學(xué)完后不再為數(shù)據(jù)預(yù)處理，調(diào)參，變量分箱而煩惱。此教程建立模型性能卓越，最高性能ks:0.5869,AUC:0.87135，遠(yuǎn)超互聯(lián)網(wǎng)上其它建模人員性能。

《金融現(xiàn)金貸用戶數(shù)據(jù)分析和畫(huà)像》：此課程用python代碼對(duì)Lendingclub平臺(tái)貸款數(shù)據(jù)分析和用戶畫(huà)像，針對(duì)銀行，消費(fèi)金融，現(xiàn)金貸等場(chǎng)景，教會(huì)學(xué)員用python實(shí)現(xiàn)金融信貸申請(qǐng)用戶數(shù)據(jù)分析。項(xiàng)目采用lendingclub 12萬(wàn)多條真實(shí)信貸數(shù)據(jù)，包括用戶年收入，貸款總額，分期金額，分期數(shù)量，職稱，住房情況等幾十個(gè)維度。通過(guò)課程學(xué)習(xí)，我們發(fā)現(xiàn)2019年四季度時(shí)候，美國(guó)多頭借貸情況非常嚴(yán)重，為全球系統(tǒng)性金融危機(jī)埋下種子。

課程目的

為了從銀行/消費(fèi)金融公司的角度將信貸損失降到最低，銀行需要制定決策規(guī)則，確定誰(shuí)批準(zhǔn)貸款，誰(shuí)不批準(zhǔn)。 在決定貸款申請(qǐng)之前，貸款經(jīng)理會(huì)考慮申請(qǐng)人的信用水平。lendingclub信貸數(shù)據(jù)包含有關(guān)100多個(gè)變量的數(shù)據(jù)，以及10萬(wàn)多個(gè)貸款申請(qǐng)者被認(rèn)為是好信用風(fēng)險(xiǎn)還是壞信用風(fēng)險(xiǎn)的分類。 預(yù)期基于此數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的預(yù)測(cè)模型將為銀行經(jīng)理/CRO/貸前審批人員提供指導(dǎo)，以根據(jù)他/她的個(gè)人資料來(lái)決定是否批準(zhǔn)準(zhǔn)申請(qǐng)人的貸款。用戶畫(huà)像和數(shù)據(jù)分析為高層提供決策依據(jù)，熟悉公司客戶特征，為定制營(yíng)銷做好充分基礎(chǔ)工作。

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課程特點(diǎn)
1.了解機(jī)器學(xué)習(xí)建模實(shí)戰(zhàn)，lendingclub包含幾十萬(wàn)條實(shí)操數(shù)據(jù)，消費(fèi)者信用評(píng)分競(jìng)賽也有十萬(wàn)多建模數(shù)據(jù)。學(xué)員可以跟著視頻篩選變量，建模，體驗(yàn)快樂(lè)成功感！
2.課程為實(shí)戰(zhàn)類，提供課程涉及python代碼和建模數(shù)據(jù)，在第17課的參考資料下載（電腦端登錄）
3.完善售后服務(wù)，提供售前售后郵件答疑，QQ答疑。

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課程目錄

《python信用評(píng)分卡建模（附代碼）》

章節(jié)1前言
章節(jié)1Python環(huán)境搭建
課時(shí)1 建評(píng)分卡模型，python，R，SAS誰(shuí)最好？
課時(shí)2 Anaconda快速入門(mén)指南
課時(shí)3 Anaconda下載和安裝
課時(shí)4 canopy下載和安裝
課時(shí)5 Anaconda Navigato導(dǎo)航器
課時(shí)6 python安裝第三方包：pip和conda install
課時(shí)7 Python非官方擴(kuò)展包下載地址
課時(shí)8 Anaconda安裝不同版本python
課時(shí)9 jupyter1_為什么使用jupyter notebook？
課時(shí)10 jupyter2_jupyter基本文本編輯操作
課時(shí)11 如何用jupyter notebook打開(kāi)指定文件夾內(nèi)容？
課時(shí)12 jupyter4_jupyter轉(zhuǎn)換PPT實(shí)操
課時(shí)13 jupyter notebook用matplotlib不顯示圖片解決方案

章節(jié)2 python編程基礎(chǔ)知識(shí)
課時(shí)14 Python文件基本操作
課時(shí)15 變量_表達(dá)式_運(yùn)算符_值
課時(shí)16 字符串string
課時(shí)17 列表list
課時(shí)18 程序的基本構(gòu)架（條件，循環(huán)）
課時(shí)19 數(shù)據(jù)類型_函數(shù)_面向?qū)ο缶幊?br>課時(shí)20 python2和3的區(qū)別
課時(shí)21 編程技巧和學(xué)習(xí)方法

章節(jié)3 python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
課時(shí)22 UCI機(jī)器學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)庫(kù)介紹
課時(shí)23 機(jī)器學(xué)習(xí)書(shū)籍推薦
課時(shí)24 如何選擇算法
課時(shí)25 機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)法速查表
課時(shí)26 python數(shù)據(jù)科學(xué)常用的庫(kù)
課時(shí)27 python數(shù)據(jù)科學(xué)入門(mén)介紹(選修)

章節(jié)4 德國(guó)信用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)下載和介紹
課時(shí)28 35德國(guó)信用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)下載和介紹

章節(jié)5信用評(píng)分卡開(kāi)發(fā)流程（上）
課時(shí)29 評(píng)分卡開(kāi)發(fā)流程概述
課時(shí)30 第一步：數(shù)據(jù)收集
課時(shí)31 第二步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
課時(shí)32 變量可視化分析
課時(shí)33 樣本量需要多少？
課時(shí)34 壞客戶定義
課時(shí)35 第三步：變量篩選
課時(shí)36 變量重要性評(píng)估_iv和信息增益混合方法
課時(shí)37 衍生變量05:01
課時(shí)38 第四步：變量分箱01:38

章節(jié)6信用評(píng)分卡開(kāi)發(fā)流程（下）
課時(shí)39 第五步：建立邏輯回歸模型
課時(shí)40 odds賠率
課時(shí)41 woe計(jì)算
課時(shí)42 變量系數(shù)
課時(shí)43 A和B計(jì)算
課時(shí)44 Excel手動(dòng)計(jì)算壞客戶概率
課時(shí)45 Python腳本計(jì)算壞客戶概率
課時(shí)46 客戶評(píng)分
課時(shí)47 評(píng)分卡誕生-變量分?jǐn)?shù)計(jì)算
課時(shí)48 拒絕演繹reject inference
課時(shí)49 第六步：模型驗(yàn)證
課時(shí)50 第七步：模型部署
課時(shí)51 常見(jiàn)模型部署問(wèn)題

章節(jié)7 Python信用評(píng)分卡-邏輯回歸腳本
課時(shí)52 Python信用評(píng)分卡腳本運(yùn)行演示
課時(shí)53 描述性統(tǒng)計(jì)腳本_缺失率和共線性分析
課時(shí)54 woe腳本(kmean分箱)
課時(shí)55 iv計(jì)算獨(dú)家腳本
課時(shí)56 Excel手動(dòng)推導(dǎo)變量woe和iv值
課時(shí)57 評(píng)分卡腳本1（sklearn）
課時(shí)58 評(píng)分卡腳本2（statSmodel）
課時(shí)59 生成評(píng)分卡腳本
課時(shí)60 模型驗(yàn)證腳本

章節(jié)8PSI(population stability index)穩(wěn)定指標(biāo)
課時(shí)61 拿破侖遠(yuǎn)征歐洲失敗/華爾街股災(zāi)真兇-PSI模型穩(wěn)定指標(biāo)揭秘
課時(shí)62 excel推導(dǎo)PSI的計(jì)算公式
課時(shí)63 PSI計(jì)算公式原理_獨(dú)家秘密
課時(shí)64 PSI的python腳本講解

章節(jié)9難點(diǎn)1_壞客戶定義
課時(shí)65 壞客戶定義錯(cuò)誤，全盤(pán)皆輸
課時(shí)66 不同場(chǎng)景壞客戶定義不一樣，壞客戶定義具有反復(fù)性
課時(shí)67 壞客戶占比不能太低
課時(shí)68 vintage源于葡萄酒釀造
課時(shí)69 vintage用于授信策略優(yōu)化

章節(jié)10難點(diǎn)2_woe分箱
課時(shí)70 ln對(duì)數(shù)函數(shù)
課時(shí)71 excel手動(dòng)計(jì)算woe值
課時(shí)72 python計(jì)算woe腳本
課時(shí)73 Iv計(jì)算推導(dǎo)
課時(shí)74 woe正負(fù)符號(hào)意義
課時(shí)75 WOE計(jì)算就這么簡(jiǎn)單？你想多了
課時(shí)76 Kmean算法原理
課時(shí)77 python kmean實(shí)現(xiàn)粗分箱腳本
課時(shí)78 自動(dòng)化比較變量不同分箱的iv值
課時(shí)79 woe分箱第三方包腳本

章節(jié)11難點(diǎn)3_邏輯回歸是最佳算法嗎？
課時(shí)80 邏輯回歸是最優(yōu)算法嗎？No
課時(shí)81 xgboost_支持腳本下載
課時(shí)82 隨機(jī)森林randomForest_支持腳本下載
課時(shí)83 支持向量SVM_支持腳本下載
課時(shí)84 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)neural network_支持腳本下載
課時(shí)85 多算法比較重要性_模型競(jìng)賽，百萬(wàn)獎(jiǎng)金任你拿

章節(jié)12難點(diǎn)4_變量缺失數(shù)據(jù)處理
課時(shí)86 imputer-缺失數(shù)據(jù)處理
課時(shí)87 xgboost簡(jiǎn)單處理缺失數(shù)據(jù)
課時(shí)88 catboost處理缺失數(shù)據(jù)最簡(jiǎn)單

章節(jié)13難點(diǎn)5.模型驗(yàn)證
課時(shí)89 模型需要驗(yàn)證碼？
課時(shí)90 商業(yè)銀行資本管理辦法(試行)
課時(shí)91 模型驗(yàn)證_信用風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部評(píng)級(jí)體系監(jiān)管要求
課時(shí)92 模型驗(yàn)證主要指標(biāo)概述
課時(shí)93 交叉驗(yàn)證cross validation
課時(shí)94 groupby分類統(tǒng)計(jì)函數(shù)
課時(shí)95 KS_模型區(qū)分能力指標(biāo)
課時(shí)96 混淆矩陣（accuracy,precision，recall，f1 score）

章節(jié)14難點(diǎn)6.邏輯回歸調(diào)參
課時(shí)97 菜鳥(niǎo)也能輕松調(diào)參
課時(shí)98 調(diào)參1_Penalty正則化選擇參數(shù)
課時(shí)99 調(diào)參2_classWeight類別權(quán)重
課時(shí)100 調(diào)參3_solver優(yōu)化算法選擇參數(shù)
課時(shí)101 調(diào)參4_n_jobs
課時(shí)102 L-BFGS算法演化歷史
課時(shí)103 次要參數(shù)一覽

章節(jié)16 風(fēng)控管理和詐騙中介（選修）
課時(shí)104 網(wǎng)絡(luò)信貸發(fā)展史
課時(shí)105 詐騙中介
課時(shí)106 風(fēng)控管理
課時(shí)107 告別套路貸，高利貸，選擇正確貸款方式

章節(jié)17 2018-2019消費(fèi)金融市場(chǎng)行情
課時(shí)108 揭秘：近年消費(fèi)金融火爆發(fā)展根本原因
課時(shí)109 持牌照消費(fèi)金融公司盈利排行榜
課時(shí)110 消費(fèi)金融，風(fēng)控技術(shù)是瓶頸
課時(shí)111 誰(shuí)能笑到最后：2018-2019消費(fèi)金融公司注冊(cè)資本
課時(shí)112 蘿卜加大棒：中央政策監(jiān)管趨勢(shì)獨(dú)家預(yù)測(cè)
課時(shí)113 信用是金融交易的基石_P2P倒閉潮秘密

章節(jié)18 2018-2019年全球宏觀經(jīng)濟(jì)
課時(shí)114 專家不會(huì)告訴你的秘密：美元和黃金真實(shí)關(guān)系
課時(shí)115 宏觀經(jīng)濟(jì)主要指標(biāo)：債務(wù)率和失業(yè)率
課時(shí)116 2019年中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)分析_贈(zèng)人民銀行發(fā)布2018n年中國(guó)金融穩(wěn)定報(bào)告
課時(shí)117 2019年G20國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)信息匯總_供下載
課時(shí)118 全球系統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)
課時(shí)119 基尼系數(shù)_貧富差異指標(biāo)
課時(shí)120 GDP_利率_通貨膨脹
課時(shí)121 失業(yè)率_債務(wù)率
課時(shí)122 貿(mào)易差額_中美貿(mào)易戰(zhàn)根本原因
課時(shí)123 信用評(píng)級(jí)_阿根廷金融危機(jī)獨(dú)家解讀

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《python風(fēng)控建模實(shí)戰(zhàn)lendingclub》

章節(jié)1 python編程環(huán)境搭建
課時(shí)1風(fēng)控建模語(yǔ)言，python，R，SAS優(yōu)劣對(duì)比
課時(shí)2Anaconda快速入門(mén)指南
課時(shí)3Anaconda下載安裝
課時(shí)4canopy下載和安裝
課時(shí)5Anaconda Navigator導(dǎo)航器05:38
課時(shí)6python第三方包安裝(pip和conda install)
課時(shí)7Python非官方擴(kuò)展包下載地址
課時(shí)8Anaconda安裝不同版本python
課時(shí)9為什么使用jupyter notebook及如何安裝
課時(shí)10如何用jupyter notebook打開(kāi)指定文件夾內(nèi)容？
課時(shí)11jupyter基本文本編輯操作
課時(shí)12jupyter生成在線PPT匯報(bào)文檔
課時(shí)13jupyter notebook用matplotlib不顯示圖片解決方案

章節(jié)2 python編程基礎(chǔ)
課時(shí)14Python文件基本操作
課時(shí)15python官網(wǎng)
課時(shí)16變量_表達(dá)式_運(yùn)算符_值
課時(shí)17字符串string
課時(shí)18列表list
課時(shí)19程序的基本構(gòu)架（條件，循環(huán)）
課時(shí)20數(shù)據(jù)類型_函數(shù)_面向?qū)ο缶幊?br>課時(shí)21python2和3區(qū)別
課時(shí)22編程技巧和學(xué)習(xí)方法

章節(jié)3 python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)
課時(shí)23UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)介紹
課時(shí)24機(jī)器學(xué)習(xí)書(shū)籍推薦
課時(shí)25如何選擇算法
課時(shí)26sklearn機(jī)器學(xué)習(xí)算法速查表
課時(shí)27python數(shù)據(jù)科學(xué)常用的庫(kù)
課時(shí)28python數(shù)據(jù)科學(xué)入門(mén)介紹（選修）

章節(jié)4 lendingclub業(yè)務(wù)介紹（P2P鼻祖）
課時(shí)29lendingclub業(yè)務(wù)簡(jiǎn)介
課時(shí)30lendingclub債務(wù)危機(jī)及深層次時(shí)代背景
課時(shí)31lendingclub官網(wǎng)數(shù)據(jù)下載(或本集參考資料下載)

章節(jié)5catboost基礎(chǔ)介紹
課時(shí)32catboost基礎(chǔ)知識(shí)講解-比xgboost更優(yōu)算法登場(chǎng)
課時(shí)33catboost官網(wǎng)介紹

章節(jié)6 lengding Club實(shí)戰(zhàn)_catboost分類器模型
課時(shí)34數(shù)據(jù)清洗和首次變量篩選
課時(shí)35catboost第三方包下載和安裝
課時(shí)36import導(dǎo)入建模的包
課時(shí)37讀取數(shù)據(jù)和描述性統(tǒng)計(jì)
課時(shí)38train，test訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)劃分
課時(shí)39fit訓(xùn)練模型
課時(shí)40模型驗(yàn)證概述
課時(shí)41樹(shù)模型需要相關(guān)性檢驗(yàn)嗎？
課時(shí)42交叉驗(yàn)證cross validation
課時(shí)43混淆矩陣?yán)碚摳攀?，accuracy，sensitivity，precision，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)
課時(shí)44混淆矩陣python腳本實(shí)現(xiàn)
課時(shí)45計(jì)算模型ks(Kolmogorov-Smirnoff)
課時(shí)46catboost1_建模腳本連貫講解
課時(shí)47catboost2_第二次變量篩選
課時(shí)48catboost3_分類變量cat_features使用

章節(jié)7KS（Kolmogorov–Smirnov）模型區(qū)分能力指標(biāo)
課時(shí)49KS簡(jiǎn)介
課時(shí)50step1獲取模型分
課時(shí)51step2_計(jì)算ks_方法1
課時(shí)52step3_計(jì)算ks_方法2
課時(shí)53step4_計(jì)算ks_excel推理
課時(shí)54step5_繪制KS圖
課時(shí)55step6_KS評(píng)估函數(shù)
課時(shí)56step7_KS腳本匯總_分治算法
課時(shí)57step8_KS缺陷

章節(jié)8AUC（Area Under Curve）模型區(qū)分能力指標(biāo)
課時(shí)58excel繪制ROC曲
課時(shí)59python計(jì)算AUC很簡(jiǎn)單
課時(shí)60python輕松繪制ROC曲線
課時(shí)61AUC評(píng)估函數(shù)_AUC多大才算好？
課時(shí)62Gini基尼系數(shù)基本概念和AUC關(guān)系

章節(jié)9pickle保存模型
課時(shí)63pickle保存和導(dǎo)入模型包_避免重復(fù)訓(xùn)練模型時(shí)間

章節(jié)10PSI模型穩(wěn)定性評(píng)估指標(biāo)（上）
課時(shí)64拿破侖和希特勒征服歐洲為何失敗？數(shù)學(xué)PSI指標(biāo)揭露歷史真相
課時(shí)65excel手把手教你推導(dǎo)PSI的計(jì)算公式
課時(shí)66PSI計(jì)算公式奧義
課時(shí)67PSI的python腳本講解

章節(jié)11PSI模型穩(wěn)定性評(píng)估指標(biāo)（下）
課時(shí)68step1.篩選lendingclub2018年Q3和Q4數(shù)據(jù)
課時(shí)69step2_計(jì)算train，test，oot模型分
課時(shí)70step3.計(jì)算Q3和Q4模型分PSI

章節(jié)12模型維度與邊際效應(yīng)
課時(shí)71邊際效應(yīng)基本概念
課時(shí)72模型維度與邊際效應(yīng),變量越多越好嗎？
課時(shí)73降維實(shí)操，結(jié)果讓人吃驚！
課時(shí)74模型變量數(shù)量越多，區(qū)分能力（ks）越高嗎？

章節(jié)13catboost分類變量處理
課時(shí)75 One-hot encoding熱編碼
課時(shí)76 cat_features分類變量處理（數(shù)值型）1
課時(shí)77 cat_features分類變量處理（字符串類型）
課時(shí)78 不同分類變量處理方法的結(jié)果對(duì)比

章節(jié)14catboost調(diào)參
課時(shí)79GridSearchCV網(wǎng)格調(diào)參簡(jiǎn)述
課時(shí)80iterations樹(shù)的顆樹(shù)
課時(shí)81eval_metric評(píng)估參數(shù)（logloss_AUC_Accuracy_F1_Recall）
課時(shí)82learning_rate學(xué)習(xí)率
課時(shí)83樹(shù)深度depth（max_depth）
課時(shí)84 l2_leaf_reg正則系數(shù)L2調(diào)參

章節(jié)15多算法比較
課時(shí)85xgboost分類器模型
課時(shí)86lightgbm分類器建模
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《金融現(xiàn)金貸用戶數(shù)據(jù)分析和畫(huà)像》

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歡迎各位朋友學(xué)習(xí)python金融風(fēng)控評(píng)分卡模型和數(shù)據(jù)分析微專業(yè)課：