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本课程属于：001-信用评分卡与申请评分建模 智能金融与金融工程 · 共 15 门相关课程，组合学习更完整。
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申请评分卡完整项目实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=申请评分卡的定义 · 业务价值 · 学习目标与完整项目流程概览
课程导入目标=申请评分卡…
02
信贷风险基础
目标=信用风险 · 违约定义 · PD
信贷风险基础目标=信用风险
03
评分卡类型与监管背景
目标=申请评分卡 · 行为评分卡 · 催收评分卡的区别
评分卡类型监管背景
04
项目准备与业务理解
目标=如何与业务方沟通 · 明确目标变量 · 确定观察期
项目准备业务理解
05
数据获取与数据字典
目标=内部数据 · 外部数据 · 征信数据
数据获取数据字典
06
数据质量检查
目标=缺失值 · 异常值 · 重复值
数据质量检查目标=缺失值
07
探索性数据分析
目标=单变量分布 · 目标变量对比 · 交叉分析
探索性数据分析目标=单变量分布
08
样本设计与抽样
目标=好客户 · 坏客户定义 · 样本不平衡处理
样本设计抽样
09
特征工程概述
目标=特征衍生 · 分箱 · WOE编码
特征工程概述目标=特征衍生
10
变量分箱方法
目标=等频分箱 · 等距分箱 · 卡方分箱
变量分箱方法目标=等频分箱
11
WOE与IV深入
目标=WOE计算公式 · IV计算 · 变量筛选标准
WOEIV
12
变量筛选与特征选择
目标=IV筛选 · 相关性分析 · 逐步回归
变量筛选特征选择
13
逻辑回归原理
目标=Sigmoid函数 · 极大似然估计 · 损失函数
逻辑回归原理Sigmoid
14
评分卡刻度转换
目标=PDO · 基准分 · 基准odds
评分卡刻度转换PDO
15
模型训练与参数调优
目标=训练集/验证集划分 · 交叉验证 · 网格搜索
模型训练参数调优
16
模型评估指标
目标=KS · AUC · Gini
模型评估指标KS
17
评分卡校准与截断
目标=分数分布 · 通过率 · 坏账率
评分卡校准截断
18
模型验证与稳定性
目标=跨时间验证 · 样本外测试 · PSI监控
模型验证稳定性
19
评分卡文档与报告
目标=模型开发报告 · 变量字典 · 评分卡表
评分卡文档报告
20
实战案例一
目标=从原始数据到申请评分卡完整开发…
实战案例一目标=从原始数据…
21
实战案例二
目标=引入外部征信数据与三方数据 · 提升模型区分能力
实战案例二目标=引入外部征…
22
实战案例三
目标=处理样本不平衡与拒绝推断 · 构建更贴近真实业务的评分卡
实战案例三目标=处理样本不…
23
常见问题与陷阱
目标=过拟合 · 信息泄露 · 变量穿越
常见问题陷阱
24
评分卡部署与监控
目标=模型上线流程 · 评分服务 · 批量评分
评分卡部署监控
25
策略应用与决策引擎
目标=评分卡在审批 · 额度 · 定价
策略应用决策引擎
26
模型迭代与优化
目标=定期重训 · 变量更新 · 模型替换
模型迭代优化
27
合规与伦理
目标=公平信贷 · 反歧视 · 可解释性
合规伦理
28
工具与代码实践
目标=Python · SQL · 评分卡开发常用库与自动化建模流程
工具代码实践
29
综合项目实战
目标=端到端完成一个申请评分卡项目并…
综合项目实战目标=端到端完成…
30
课程总结与进阶
目标=知识体系回顾 · 能力自评 · 进阶学习路径与职业发展建议
课程总结进阶