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信用评分样本构建与清洗实践

共计 30 章节
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01
信用评分概述
信用评分的定义 · 应用场景 · 常见信用评分模型简介
信用评分概述信用评分的定义
02
信用数据来源
银行内部数据 · 第三方征信数据 · 互联网行为数据等获取方式
信用数据来源银行内部数据
03
数据质量初步评估
数据完整性 · 一致性 · 准确性
数据质量初步评估数据完整性
04
数据采集与整合
多源数据合并 · 字段对齐 · 数据字典建立
数据采集整合
05
探索性数据分析(EDA)
描述性统计 · 分布可视化 · 相关性分析
EDA探索性数据分析
06
缺失值处理
缺失机制 · 删除法 · 均值/中位数填充
缺失值处理缺失机制
07
异常值检测与处理
Z-score · IQR · DBSCAN等检测方法
异常值检测处理
08
重复值处理
完全重复与部分重复 · 去重策略 · 业务逻辑去重
重复值处理完全重复
09
数据标准化与归一化
Z-score标准化 · Min-Max归一化 · Robust缩放
数据标准化归一化
10
类别变量编码
Label编码 · One-Hot编码 · Target编码
类别变量编码Label
11
连续变量离散化
等距分箱 · 等频分箱 · 卡方分箱
连续变量离散化等距分箱
12
特征构造基础
聚合特征 · 时间特征 · 比率特征
特征构造基础聚合特征
13
WOE与IV值计算
Weight of Evidence…
WOEIV
14
样本好坏定义
违约定义 · 逾期天数确定 · 观察期与表现期设定
样本好坏定义违约定义
15
时间窗口设计
样本时间跨度 · 表现期长度对模型的影响
时间窗口设计样本时间跨度
16
样本抽样策略
随机抽样 · 分层抽样 · 时序抽样
样本抽样策略随机抽样
17
样本不平衡处理
过采样(SMOTE) · 欠采样(RandomUnderSam… · 代价敏感学习
样本不平衡处理SMOTE
18
训练集/验证集/测试集划分
时间序列划分 · 随机划分 · 分层划分
训练集验证集
19
特征选择方法
过滤法(相关系数 · IV) · 包装法(RFE)
特征选择方法过滤法
20
多重共线性处理
VIF检验 · 主成分分析(PCA) · 正则化回归
多重共线性处理VIF
21
评分卡构建流程
逻辑回归建模 · 系数转换 · 分数刻度映射
评分卡构建流程逻辑回归建模
22
评分卡性能评估
KS值 · AUC-ROC · Gini系数
评分卡性能评估KS
23
评分卡稳定性监控
PSI(群体稳定性指标)的计算与解读
评分卡稳定性监控PSI
24
数据清洗工具链
Python pandas · numpy · scikit-learn中的清洗函数
数据清洗工具链Python
25
数据清洗流水线搭建
Pipeline机制 · 自定义Transformer · 自动化清洗脚本
数据清洗流水线搭…Pipeline
26
大规模数据清洗实践
Dask · Spark在清洗中的应用简介
大规模数据清洗实…Dask
27
案例一
个人信贷评分样本构建 · 从原始数据到建模样本的全流程
案例一个人信贷评分样本…
28
案例二
信用卡欺诈评分样本的构建与清洗 · 处理极度不平衡问题
案例二信用卡欺诈评分样…
29
案例三
小微企业经营贷评分样本 · 特征构造与缺失值处理挑战
案例三小微企业经营贷评…
30
项目总结与最佳实践
常见陷阱 · 文档规范 · 版本控制
项目总结最佳实践