我們每天都在用支付寶，螞蟻金服風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別速度可達(dá)到100毫秒，比眨眼一次的時(shí)間還要快四倍。在全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，有且只有一種金融優(yōu)勢(shì)，那就是基于消費(fèi)者大數(shù)據(jù)的純信用！

我們不妨稱之為數(shù)據(jù)信用，它比抵押更靠譜，它比擔(dān)保更保險(xiǎn)，它比監(jiān)管更高明，它是一種面向未來(lái)的財(cái)產(chǎn)權(quán)，它是數(shù)字貨幣背后核心的抵押資產(chǎn)，它決定了數(shù)字貨幣時(shí)代信用創(chuàng)造的方向、速度和規(guī)模。一句話，誰(shuí)掌握了數(shù)據(jù)信用，誰(shuí)就控制了數(shù)字貨幣的發(fā)行權(quán)！數(shù)據(jù)信用判斷依靠的就是金融風(fēng)控模型。

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誰(shuí)能掌握風(fēng)控模型和數(shù)據(jù)分析知識(shí)，誰(shuí)就掌握了數(shù)字貨幣的發(fā)行權(quán)！風(fēng)控模型是怎么搭建的？風(fēng)控模型應(yīng)該采用什么算法？風(fēng)控模型可以取代銀行擔(dān)保模式嗎？風(fēng)控模型是互聯(lián)網(wǎng)大咖描述的那么無(wú)所不能嗎？現(xiàn)金貸用戶如何畫像？如何挖掘客戶收入，工作，住房等各個(gè)維度信息？

歡迎各位同學(xué)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：

實(shí)用人群

銀行，消費(fèi)金融，小額貸，現(xiàn)金貸等線上貸款場(chǎng)景的風(fēng)控建模相關(guān)工作人員，貸前審批模型人員；大學(xué)生fintech建模競(jìng)賽，論文，專利。

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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)分析和畫像》三套課程系列，課時(shí)300+節(jié)課，錄制時(shí)間超過(guò)4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，包括個(gè)人信用評(píng)分卡和企業(yè)信用評(píng)分卡，附代碼和老師答疑。彌補(bǔ)網(wǎng)上信息參差不齊短板。實(shí)戰(zhàn)案例包括真實(shí)German credit德國(guó)信用數(shù)據(jù)集，江蘇城投企業(yè)評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)集，give me some credit 15萬(wàn)數(shù)據(jù)集。課程中模型性能遠(yuǎn)高于互聯(lián)網(wǎng)上相關(guān)模型性能，例如give me some credit 數(shù)據(jù)集模型AUC高達(dá)0.93，互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)論文指標(biāo)AUC只有0.85。

《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。課程介紹分類器模型和回歸模型。分類器模型數(shù)據(jù)集用的lendingclub 10萬(wàn)+數(shù)據(jù)。回歸模型數(shù)據(jù)集用的國(guó)內(nèi)福建省舉辦的模型競(jìng)賽-消費(fèi)者人群畫像-信用智能評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)集。

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AUC:0.96，遠(yuǎn)超互聯(lián)網(wǎng)上其它建模性能AUC0.8左右。

《金融現(xiàn)金貸用戶數(shù)據(jù)分析和畫像》：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。

課程背景

之前為了鼓勵(lì)消費(fèi)和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，銀行對(duì)優(yōu)質(zhì)客戶發(fā)放信用卡。隨著超前消費(fèi)主義盛行，個(gè)人消費(fèi)貸款規(guī)模不斷擴(kuò)張，線上現(xiàn)金貸產(chǎn)品越來(lái)越多，例如借唄，微粒貸，京東白條，安逸花。傳統(tǒng)銀行也設(shè)立創(chuàng)新事業(yè)部，模仿市場(chǎng)上消費(fèi)金融公司，把個(gè)人消費(fèi)貸款市場(chǎng)擴(kuò)展到無(wú)信用卡人群（次級(jí)人群）。貸款有風(fēng)險(xiǎn)，如果用戶借錢不還或故意騙貸，銀行就會(huì)有損失。近年來(lái)居民負(fù)債率越來(lái)越高，多頭借貸現(xiàn)象越來(lái)越突出，貸款風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越大。

如何判斷申請(qǐng)貸款用戶的信用和規(guī)避貸款風(fēng)險(xiǎn)？?jī)H依靠風(fēng)控部員工個(gè)人經(jīng)驗(yàn)是很難做到的。我們需要運(yùn)用風(fēng)控模型技術(shù)，自動(dòng)化，量化計(jì)算客戶信用評(píng)分。如果信用評(píng)分高，則表示優(yōu)質(zhì)客戶，貸款風(fēng)險(xiǎn)小，可發(fā)放貸款；如果信用評(píng)分低，則表示次級(jí)客戶，貸款風(fēng)險(xiǎn)高，拒絕貸款。

風(fēng)控模型目的將銀行等金融貸款機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)最小化并將利潤(rùn)最大化。風(fēng)控模型作用就是識(shí)別借錢不還用戶，然后過(guò)濾掉這部分客群。這樣銀行放款對(duì)象基本是優(yōu)質(zhì)客戶，可以從中賺取利息，從而達(dá)到利潤(rùn)最大化，風(fēng)險(xiǎn)最小化。

金融風(fēng)控建模課程教授學(xué)員快速搭建風(fēng)控模型，包括評(píng)分卡模型和最新一代集成樹(shù)模型，解決上述痛點(diǎn)。

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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。

課程目錄

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《python信用評(píng)分卡建模（附代碼）》

章節(jié)1我的主頁(yè)和課前咨詢答疑

課時(shí)1個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)-python信用評(píng)分卡應(yīng)用（必看）

課時(shí)2企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)-python信用評(píng)分卡應(yīng)用（必看）

課時(shí)3python金融風(fēng)控評(píng)分卡模型和數(shù)據(jù)分析微專業(yè)課j介紹（必看）

課時(shí)5喜歡課程就好評(píng)和分享給大家

章節(jié)2Python環(huán)境搭建

課時(shí)6建評(píng)分卡模型，python，R，SAS誰(shuí)最好？

課時(shí)7Anaconda下載和安裝

課時(shí)8canopy下載和安裝

章節(jié)3python安裝包

課時(shí)9python安裝第三方包：pip和conda install

課時(shí)10Python非官方擴(kuò)展包下載地址

課時(shí)11pip install --user --upgrade package升級(jí)包

課時(shí)12pip install失敗報(bào)錯(cuò)五種解決方案

章節(jié)4Jupiter Notebook概述

課時(shí)13jupyter1_為什么使用jupyter notebook？

課時(shí)14jupyter2_jupyter基本文本編輯操作

課時(shí)15如何用jupyter notebook打開(kāi)指定文件夾內(nèi)容？

課時(shí)16jupyter4_jupyter轉(zhuǎn)換PPT實(shí)操

課時(shí)17jupyter notebook用matplotlib不顯示圖片解決方案

章節(jié)5python編程基礎(chǔ)知識(shí)

課時(shí)18python官網(wǎng)

課時(shí)19Python文件基本操作

課時(shí)20變量_表達(dá)式_運(yùn)算符_值

課時(shí)21字符串string

課時(shí)22列表list

課時(shí)23程序的基本構(gòu)架（條件，循環(huán)）

課時(shí)24數(shù)據(jù)類型_函數(shù)_面向?qū)ο缶幊?/p>

課時(shí)25python2和3的區(qū)別

課時(shí)26編程技巧和學(xué)習(xí)方法

章節(jié)6python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

課時(shí)27python和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)免費(fèi)學(xué)習(xí)課程

課時(shí)28UCI機(jī)器學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)庫(kù)介紹

課時(shí)29機(jī)器學(xué)習(xí)書籍推薦

課時(shí)30如何選擇算法

課時(shí)31機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)法速查表

課時(shí)32python數(shù)據(jù)科學(xué)常用的庫(kù)

課時(shí)33python數(shù)據(jù)科學(xué)入門介紹(選修)

章節(jié)7德國(guó)信用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)下載和介紹

課時(shí)34德國(guó)信用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)下載和介紹

課時(shí)35變量中文釋義和業(yè)務(wù)邏輯

章節(jié)8信用評(píng)分卡開(kāi)發(fā)流程（上）

課時(shí)36評(píng)分卡開(kāi)發(fā)流程概述

課時(shí)37第一步：數(shù)據(jù)收集

課時(shí)38第二步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

課時(shí)39變量可視化分析

課時(shí)40樣本量需要多少？

課時(shí)41壞客戶定義

課時(shí)42第三步：變量篩選

課時(shí)43變量重要性評(píng)估_iv和信息增益混合方法

課時(shí)44衍生變量

課時(shí)45第四步：變量分箱

章節(jié)9信用評(píng)分卡開(kāi)發(fā)流程（下）

課時(shí)46第五步：建立邏輯回歸模型

課時(shí)47odds賠率

課時(shí)48woe計(jì)算

課時(shí)49變量系數(shù)

課時(shí)50A和B計(jì)算

課時(shí)51Excel手動(dòng)計(jì)算壞客戶概率

課時(shí)52Python腳本計(jì)算壞客戶概率

課時(shí)53客戶評(píng)分

課時(shí)54評(píng)分卡誕生-變量分?jǐn)?shù)計(jì)算

課時(shí)55拒絕演繹reject inference

課時(shí)56第六步：模型驗(yàn)證

課時(shí)57第七步：模型部署

課時(shí)58常見(jiàn)模型部署問(wèn)題

章節(jié)10模型開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)知識(shí)python腳本講解

課時(shí)59數(shù)據(jù)讀取read_excel和read_csv

課時(shí)60數(shù)據(jù)劃分train_test_split

課時(shí)61LogisticRegression()模型構(gòu)建和訓(xùn)練fit()

課時(shí)62模型預(yù)測(cè)predict和predict_proba區(qū)別

課時(shí)63模型驗(yàn)證的python腳本講解

課時(shí)64pickle保存模型包

章節(jié)11EDA描述性統(tǒng)計(jì)

課時(shí)65描述性統(tǒng)計(jì)腳本_缺失率和共線性分析

課時(shí)66變量相關(guān)性可視化_heatmap熱力圖和pairplot配對(duì)圖

課時(shí)67hist繪制所有變量直方圖-知己知彼百戰(zhàn)百

課時(shí)68countplot可視化職業(yè)和住房計(jì)數(shù)圖

課時(shí)69boxplot箱型圖揭秘小額貸和短周期還款策略

章節(jié)12Python信用評(píng)分卡-邏輯回歸腳本

課時(shí)70Python信用評(píng)分卡腳本運(yùn)行演示

課時(shí)71woe腳本(kmean分箱)

課時(shí)72卡方分箱自動(dòng)化腳本

課時(shí)73iv計(jì)算獨(dú)家腳本

課時(shí)74Excel手動(dòng)推導(dǎo)變量woe和iv值

課時(shí)75評(píng)分卡腳本1（sklearn）

課時(shí)76評(píng)分卡腳本2（statsmodel）

課時(shí)77生成評(píng)分卡腳本

課時(shí)78模型驗(yàn)證腳本

章節(jié)13難點(diǎn)1_壞客戶定義

課時(shí)79壞客戶定義錯(cuò)誤，全盤皆輸

課時(shí)80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)81壞客戶占比不能太低

課時(shí)82vintage源于葡萄酒釀造

課時(shí)83vintage用于授信策略優(yōu)化

課時(shí)84風(fēng)控逾期指標(biāo)術(shù)語(yǔ)字典

章節(jié)14難點(diǎn)2_變量缺失數(shù)據(jù)處理

課時(shí)85imputer-缺失數(shù)據(jù)處理

課時(shí)86xgboost簡(jiǎn)單處理缺失數(shù)據(jù)

課時(shí)87catboost處理缺失數(shù)據(jù)最簡(jiǎn)單

章節(jié)15難點(diǎn)3_woe分箱

課時(shí)88ln對(duì)數(shù)函數(shù)

課時(shí)89excel手動(dòng)計(jì)算woe值

課時(shí)90python計(jì)算woe腳本

課時(shí)91Iv計(jì)算推導(dǎo)

課時(shí)92woe正負(fù)符號(hào)意義

課時(shí)93WOE計(jì)算就這么簡(jiǎn)單？你想多了

課時(shí)94Kmean算法原理

課時(shí)95python kmean實(shí)現(xiàn)粗分箱腳本

課時(shí)96自動(dòng)化比較變量不同分箱的iv值

課時(shí)97woe分箱第三方包腳本

章節(jié)16難點(diǎn)4_評(píng)分卡分?jǐn)?shù)校驗(yàn)calibration（選修）

課時(shí)98FICO信用分和芝麻信用分

課時(shí)99評(píng)分卡分?jǐn)?shù)校準(zhǔn)范圍是自定義的

課時(shí)100P違約概率和odds賠率

課時(shí)101theta0,Po,PDO,A和B在評(píng)分卡中意義

課時(shí)102分?jǐn)?shù)校準(zhǔn)的python測(cè)試腳本scale

課時(shí)103評(píng)分卡誕生-Excel手動(dòng)推演實(shí)例1

課時(shí)104評(píng)分卡誕生-Excel手動(dòng)推演實(shí)例2

章節(jié)17難點(diǎn)5.模型驗(yàn)證

課時(shí)105模型需要驗(yàn)證碼？

課時(shí)106《商業(yè)銀行資本管理辦法》關(guān)于模型驗(yàn)證獨(dú)家解讀

課時(shí)107商業(yè)銀行資本管理辦法(試行)

課時(shí)108《信用風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部評(píng)級(jí)體系監(jiān)管要求》關(guān)于模型驗(yàn)證具體要求闡述

課時(shí)109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)110模型驗(yàn)證主要指標(biāo)概述

課時(shí)111交叉驗(yàn)證cross validation

課時(shí)112groupby分類統(tǒng)計(jì)函數(shù)

課時(shí)113KS_模型區(qū)分能力指標(biāo)

課時(shí)114混淆矩陣Confusion matrix

課時(shí)115模型排序能力-lift提升圖

章節(jié)18PSI(population stability index)穩(wěn)定指標(biāo)

課時(shí)116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)117excel推導(dǎo)PSI的計(jì)算公式

課時(shí)118PSI計(jì)算公式原理_獨(dú)家秘密

課時(shí)119PSI的python腳本講解

章節(jié)19難點(diǎn)6.邏輯回歸調(diào)參

課時(shí)120菜鳥(niǎo)也能輕松調(diào)參

課時(shí)121調(diào)參1_Penalty正則化選擇參數(shù)

課時(shí)122調(diào)參2_classWeight類別權(quán)重

課時(shí)123調(diào)參3_solver優(yōu)化算法選擇參數(shù)

課時(shí)124調(diào)參4_n_jobs

課時(shí)125L-BFGS算法演化歷史

課時(shí)126次要參數(shù)一覽

章節(jié)20難點(diǎn)7_邏輯回歸是最佳算法嗎？

課時(shí)127邏輯回歸是最優(yōu)算法嗎？No

課時(shí)128xgboost_支持腳本下載

課時(shí)129隨機(jī)森林randomForest_支持腳本下載

課時(shí)130支持向量SVM_支持腳本下載

課時(shí)131神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)neural network_支持腳本下載

課時(shí)132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)21難點(diǎn)8_非平衡樣本數(shù)據(jù)imbalanced data

課時(shí)133非平衡數(shù)據(jù)是什么？對(duì)模型有什么壞處？

課時(shí)134解決非平衡數(shù)據(jù)方法（欠采樣，過(guò)采樣，SMOTE）

課時(shí)135SMOTE非平衡數(shù)據(jù)處理python腳本講解

章節(jié)22智能風(fēng)控模型實(shí)戰(zhàn)give me some credit數(shù)據(jù)集

課時(shí)136Give me some credit銀行風(fēng)控模型數(shù)據(jù)集概述

課時(shí)137EDA探索性分析變量iv值，缺失率，最小值，最大值，平均值，方差

課時(shí)138變量分布直方圖，變量相關(guān)性熱力圖和散點(diǎn)圖

課時(shí)139自動(dòng)化決策樹(shù)分箱建模-AUC超過(guò)0.85

課時(shí)140Kmeans自動(dòng)化分箱構(gòu)建評(píng)分卡模型

課時(shí)141等頻分箱和等步分箱自動(dòng)化建模

課時(shí)142多少分箱合理,分箱單調(diào)性問(wèn)題

課時(shí)143空值單獨(dú)分箱，模型性能略有提升

課時(shí)144去掉異常值后，模型性能是否提高？

課時(shí)145非平衡數(shù)據(jù)處理后，模型性能是否提高？

章節(jié)23風(fēng)控管理和詐騙中介（選修）

課時(shí)146網(wǎng)絡(luò)信貸發(fā)展史

課時(shí)147詐騙中介

課時(shí)148風(fēng)控管理

課時(shí)149告別套路貸，高利貸，選擇正確貸款方式

章節(jié)24消費(fèi)金融市場(chǎng)行情

課時(shí)150揭秘：近年消費(fèi)金融火爆發(fā)展根本原因

課時(shí)151持牌照消費(fèi)金融公司盈利排行榜

課時(shí)152消費(fèi)金融，風(fēng)控技術(shù)是瓶頸

課時(shí)153誰(shuí)能笑到最后：消費(fèi)金融公司注冊(cè)資本

課時(shí)154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)155信用是金融交易的基石_P2P倒閉潮秘密

章節(jié)25企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型實(shí)戰(zhàn)（python）

課時(shí)156企業(yè)信用評(píng)級(jí)模型-腳本和數(shù)據(jù)下載

課時(shí)157企業(yè)信用評(píng)分卡模型實(shí)戰(zhàn)（python，基于真實(shí)江蘇城投公司數(shù)據(jù)）

課時(shí)158描述性統(tǒng)計(jì)和缺失值處理

課時(shí)159woe第三方包分箱原理和主要語(yǔ)法

課時(shí)160python腳本woe分箱整體演示

課時(shí)161用woe數(shù)據(jù)生成模型包

課時(shí)162AUC大于0.9-模型驗(yàn)證效果非常好

課時(shí)163踢除高相關(guān)性變量后建模，模型性能有何變化？

課時(shí)164最小分箱數(shù)量調(diào)參測(cè)試

課時(shí)165逆向工程-破解評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)秘密

課時(shí)166AAA評(píng)級(jí)企業(yè)

課時(shí)167AA＋評(píng)級(jí)企業(yè)

課時(shí)168AA評(píng)級(jí)企業(yè)

課時(shí)169國(guó)內(nèi)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

課時(shí)170中誠(chéng)信國(guó)際信用評(píng)級(jí)有限公司股權(quán)穿越圖

章節(jié)26全球宏觀經(jīng)濟(jì)

課時(shí)171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)172宏觀經(jīng)濟(jì)主要指標(biāo)：債務(wù)率和失業(yè)率

課時(shí)1732019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)1742019年G20國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)信息匯總_供下載

課時(shí)175全球系統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)

課時(shí)176基尼系數(shù)_貧富差異指標(biāo)

課時(shí)177GDP_利率_通貨膨脹

課時(shí)178失業(yè)率_債務(wù)率

課時(shí)179貿(mào)易差額_中美貿(mào)易戰(zhàn)根本原因

課時(shí)180信用評(píng)級(jí)_阿根廷金融危機(jī)獨(dú)家解讀

章節(jié)27作者寄語(yǔ)

課時(shí)181不變應(yīng)萬(wàn)變的秘密

課時(shí)182學(xué)習(xí)華為，告別浮躁

課時(shí)183樹(shù)立正確消費(fèi)觀，避免經(jīng)濟(jì)崩潰！

章節(jié)28附錄

課時(shí)184金融風(fēng)控術(shù)語(yǔ)中英文字典

課時(shí)185金融風(fēng)控術(shù)語(yǔ)中英文字典（文字版）

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

章節(jié)1前言

課時(shí)1課程概述（必看）

課時(shí)2python金融風(fēng)控評(píng)分卡模型和數(shù)據(jù)分析微專業(yè)課介紹（必看）

課時(shí)3歡迎項(xiàng)目合作

章節(jié)2python編程環(huán)境搭建

課時(shí)4風(fēng)控建模語(yǔ)言，python，R，SAS優(yōu)劣對(duì)比

課時(shí)5Anaconda快速入門指南

課時(shí)6Anaconda下載安裝

課時(shí)7canopy下載和安裝

課時(shí)8Anaconda Navigator導(dǎo)航器

課時(shí)9Anaconda安裝不同版本python

章節(jié)3python安裝包

課時(shí)10python第三方包安裝(pip和conda install)

課時(shí)11Python非官方擴(kuò)展包下載地址

課時(shí)12清華大學(xué)開(kāi)源鏡像下載python第三方包

課時(shí)13pip install --user --upgrade package升級(jí)包

課時(shí)14pip install失敗報(bào)錯(cuò)五種解決方案

章節(jié)4Jupiter Notebook概述

課時(shí)15為什么使用jupyter notebook及如何安裝

課時(shí)16如何用jupyter notebook打開(kāi)指定文件夾內(nèi)容？

課時(shí)17jupyter基本文本編輯操作

課時(shí)18jupyter生成在線PPT匯報(bào)文檔

課時(shí)19jupyter notebook用matplotlib不顯示圖片解決方案

章節(jié)5python編程基礎(chǔ)

課時(shí)20Python文件基本操作

課時(shí)21python官網(wǎng)

課時(shí)22變量_表達(dá)式_運(yùn)算符_值

課時(shí)23字符串string

課時(shí)24列表list

課時(shí)25程序的基本構(gòu)架（條件，循環(huán)）

課時(shí)26數(shù)據(jù)類型_函數(shù)_面向?qū)ο缶幊?/p>

課時(shí)27python2和3區(qū)別

課時(shí)28編程技巧和學(xué)習(xí)方法

章節(jié)6python oop面向?qū)ο缶幊蹋ㄟx修）

課時(shí)29python面向?qū)ο缶幊?_類和實(shí)例

課時(shí)30python面向?qū)ο?_實(shí)例屬性可以與眾不同

課時(shí)31python面向?qū)ο?_self代表實(shí)例本身

課時(shí)32python面向?qū)ο缶幊?_init()初始化方法

課時(shí)33python面向?qū)ο?_屬性和方法區(qū)別

課時(shí)34python面向?qū)ο?_函數(shù)和方法區(qū)別

課時(shí)35python面向?qū)ο?_類變量

課時(shí)36python面向?qū)ο?_父類和子類

課時(shí)37python面向?qū)ο?_私有變量

課時(shí)38python面向?qū)ο缶幊?0_魔法函數(shù)__str__和__repr__

課時(shí)39python面向?qū)ο?1運(yùn)算符重載

章節(jié)7python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)

課時(shí)40UCI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)介紹

課時(shí)41機(jī)器學(xué)習(xí)書籍推薦

課時(shí)42如何選擇算法

課時(shí)43sklearn機(jī)器學(xué)習(xí)算法速查表

課時(shí)44python數(shù)據(jù)科學(xué)常用的庫(kù)

課時(shí)45python數(shù)據(jù)科學(xué)入門介紹（選修）

章節(jié)8lendingClub業(yè)務(wù)介紹（P2P鼻祖）

課時(shí)46lendingClub業(yè)務(wù)簡(jiǎn)介

課時(shí)47lendingclub債務(wù)危機(jī)及深層次時(shí)代背景

課時(shí)48lendingClub官網(wǎng)數(shù)據(jù)下載(或本集參考資料下載)

課時(shí)49lendingclub變量表-中英互譯

章節(jié)9模型開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)知識(shí)python腳本講解

課時(shí)50數(shù)據(jù)讀取read_excel和read_csv

課時(shí)51數(shù)據(jù)劃分train_test_split

課時(shí)52LogisticRegression()模型構(gòu)建和訓(xùn)練fit()

課時(shí)53模型預(yù)測(cè)predict和predict_proba區(qū)別

課時(shí)54模型驗(yàn)證的python腳本講解

課時(shí)55pickle保存模型包

章節(jié)10catboost基礎(chǔ)介紹

課時(shí)56catboost基礎(chǔ)知識(shí)講解-比xgboost更優(yōu)算法登場(chǎng)

課時(shí)57catboost官網(wǎng)介紹

章節(jié)11lengding Club實(shí)戰(zhàn)_catboost分類器模型

課時(shí)58lendingClub腳本在此下載

課時(shí)59數(shù)據(jù)清洗和首次變量篩選

課時(shí)60catboost第三方包下載和安裝

課時(shí)61import導(dǎo)入建模的包

課時(shí)62讀取數(shù)據(jù)和描述性統(tǒng)計(jì)

課時(shí)63train，test訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)劃分

課時(shí)64fit訓(xùn)練模型

課時(shí)65模型驗(yàn)證概述

課時(shí)66樹(shù)模型需要相關(guān)性檢驗(yàn)嗎？

課時(shí)67交叉驗(yàn)證cross validation

課時(shí)68混淆矩陣?yán)碚摳攀觯琣ccuracy，sensitivity，precision，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)

課時(shí)69混淆矩陣python腳本實(shí)現(xiàn)

課時(shí)70計(jì)算模型ks(Kolmogorov-Smirnoff)

課時(shí)71catboost1_建模腳本連貫講解

課時(shí)72catboost2_第二次變量篩選

課時(shí)73catboost3_分類變量cat_features使用

章節(jié)12KS（Kolmogorov–Smirnov）模型區(qū)分能力指標(biāo)

課時(shí)74KS簡(jiǎn)介

課時(shí)75step1獲取模型分

課時(shí)76step2_計(jì)算ks_方法1

課時(shí)77step3_計(jì)算ks_方法2

課時(shí)78step4_計(jì)算ks_excel推理

課時(shí)79step5_繪制KS圖

課時(shí)80step6_KS評(píng)估函數(shù)

課時(shí)81step7_KS腳本匯總_分治算法

課時(shí)82step8_KS缺陷

章節(jié)13AUC（Area Under Curve）模型區(qū)分能力指標(biāo)

課時(shí)83excel繪制ROC曲

課時(shí)84python計(jì)算AUC很簡(jiǎn)單

課時(shí)85python輕松繪制ROC曲線

課時(shí)86AUC評(píng)估函數(shù)_AUC多大才算好？

課時(shí)87Gini基尼系數(shù)基本概念和AUC關(guān)系

章節(jié)14pickle保存模型

課時(shí)88pickle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)15PSI模型穩(wěn)定性評(píng)估指標(biāo)（上）

課時(shí)89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)90excel手把手教你推導(dǎo)PSI的計(jì)算公式

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章節(jié)16PSI模型穩(wěn)定性評(píng)估指標(biāo)（下）

課時(shí)93step1.篩選lendingClub2018年Q3和Q4數(shù)據(jù)

課時(shí)94step2_計(jì)算train，test，oot模型分

課時(shí)95step3.計(jì)算Q3和Q4模型分PSI

章節(jié)17模型維度與邊際效應(yīng)

課時(shí)96邊際效應(yīng)基本概念

課時(shí)97模型維度與邊際效應(yīng),變量越多越好嗎？

課時(shí)98降維實(shí)操，結(jié)果讓人吃驚！

課時(shí)99模型變量數(shù)量越多，區(qū)分能力（ks）越高嗎？

課時(shí)100好特征勝過(guò)好算法

課時(shí)101統(tǒng)計(jì)學(xué)隨機(jī)抽樣VS大數(shù)據(jù)

章節(jié)18catboost分類變量處理

課時(shí)102One-hot encoding熱編碼

課時(shí)103cat_features分類變量處理（數(shù)值型）

課時(shí)104cat_features分類變量處理（字符串類型）

課時(shí)105不同分類變量處理方法的結(jié)果對(duì)比

章節(jié)19catboost調(diào)參

課時(shí)106GridSearchCV網(wǎng)格調(diào)參簡(jiǎn)述

課時(shí)107iterations樹(shù)的顆樹(shù)

課時(shí)108eval_metric評(píng)估參數(shù)（logloss_AUC_Accuracy_F1_Recall）

課時(shí)109learning_rate學(xué)習(xí)率

課時(shí)110樹(shù)深度depth（max_depth）

課時(shí)111l2_leaf_reg正則系數(shù)L2調(diào)參

章節(jié)20多算法比較

課時(shí)112xgboost分類器模型

課時(shí)113lightgbm分類器建模

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課時(shí)117lendingclub數(shù)據(jù)集SMOTE非平衡數(shù)據(jù)的python腳本講解

章節(jié)22stacking融合模型-kaggle模型競(jìng)賽大殺器

課時(shí)118stacking融合模型原理

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課時(shí)122梯度下降法gradient descent

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課時(shí)124shrinkage特征縮減技術(shù)_正則化

課時(shí)125ridge嶺回歸_lasso回歸_elasticNetwork彈性網(wǎng)絡(luò)

課時(shí)126sklearn_ridge嶺回歸腳本

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課時(shí)129隨機(jī)森林randomForest回歸腳本

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課時(shí)132lightgbm基礎(chǔ)知識(shí)講解

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課時(shí)134sequencial線性模型回歸預(yù)測(cè)腳本

章節(jié)24附錄

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課時(shí)136金融風(fēng)控術(shù)語(yǔ)中英文字典

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《金融現(xiàn)金貸用戶數(shù)據(jù)分析和畫像》

章節(jié)1python編程環(huán)境搭建
課時(shí)1.金融現(xiàn)金貸用戶數(shù)據(jù)分析和畫像_介紹視頻
課時(shí)2.Anaconda快速入門指南
課時(shí)3.Anaconda下載安裝
課時(shí)4.python第三方包安裝(pip和conda install)
章節(jié)2金融現(xiàn)金貸用戶數(shù)據(jù)分析和畫像
課時(shí)5.描述性統(tǒng)計(jì)-知己知彼百戰(zhàn)百勝
課時(shí)6.好壞客戶占比嚴(yán)重失衡
課時(shí)7不要用相關(guān)性分析殺人
課時(shí)8變量相關(guān)性分析-你不知道的秘密
課時(shí)9貸款金額和趨勢(shì)分析-2018年Q4信貸略有縮緊
課時(shí)10產(chǎn)品周期分析-看來(lái)lendingclub是短周期借貸平臺(tái)
課時(shí)11用戶工齡分析-10年工齡用戶最多
課時(shí)12年收入分析-很多美國(guó)人年薪5萬(wàn)美金左右
課時(shí)13住房情況與貸款等級(jí)-原來(lái)美國(guó)大部分都是房奴
課時(shí)14貸款人收入水平_貸款等級(jí)_收入核實(shí)多因子分析
課時(shí)15貸款用途-美國(guó)金融危機(jī)浮出水面

課程目錄定期更新中.............

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