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手把手教你坏样本归因分析案例详解

共计 30 章节
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01
课程导论
什么是坏样本归因分析 · 为什么需要归因分析 · 课程目标与学习路径
课程导论什么是坏样本归因…
02
坏样本定义与分类
坏样本的常见类型（欺诈 · 逾期 · 异常）
坏样本定义分类
03
归因分析基础概念
归因分析的定义 · 因果推断与相关性分析的区别 · 归因分析的核心框架
归因分析基础概念归因分析的定义
04
数据准备与预处理
数据采集 · 数据清洗 · 缺失值处理
数据准备预处理
05
特征工程基础
特征构建 · 特征选择 · 特征编码（独热编码
特征工程基础特征构建
06
探索性数据分析（EDA）
单变量分析 · 双变量分析 · 分布可视化
EDA探索性数据分析
07
坏样本分布分析
坏样本在时间 · 地域 · 渠道等维度上的分布规律
坏样本分布分析坏样本
08
对比分析
好样本与坏样本的特征对比 · 统计显著性检验（t检验 · 卡方检验）
对比分析好样本
09
决策树归因
使用决策树模型进行特征重要性排序与规…
决策树归因使用决策树模型进…
10
随机森林归因
随机森林的特征重要性评估 · 部分依赖图（PDP）分析
随机森林归因随机森林的特征重…
11
XGBoost归因
XGBoost的增益 · 覆盖度 · 频率等特征重要性指标
XGBoost归因
12
SHAP值归因（上）
SHAP值原理 · 全局特征重要性 · 特征依赖图
SHAP值归因
13
SHAP值归因（下）
单样本SHAP解释 · 力分析图 · 多样本SHAP汇总
SHAP值归因
14
LIME局部解释
LIME原理 · 局部可解释性 · 单样本归因案例
LIME局部解释
15
线性模型归因
逻辑回归系数解释 · 标准化系数比较 · 置信区间分析
线性模型归因逻辑回归系数解释
16
因果推断入门
潜在结果框架 · 反事实推理 · 因果图（DAG）基础
因果推断入门结果框架
17
双重差分法（DID）
DID原理 · 适用场景 · 坏样本归因中的DID应用案例
DID双重差分法
18
倾向得分匹配（PSM）
PSM原理 · 匹配方法 · 平衡性检验
PSM倾向得分匹配
19
工具变量法（IV）
工具变量条件 · 两阶段最小二乘法 · 坏样本归因中的IV应用
IV工具变量法
20
时间序列归因
时间序列分解 · 事件冲击分析 · 干预分析（Intervention…
时间序列归因时间序列分解
21
归因结果可视化
特征重要性柱状图 · SHAP瀑布图 · PDP图
归因结果可视化特征重要性柱状图
22
归因报告撰写
归因结论结构化 · 业务建议输出 · 报告模板与示例
归因报告撰写归因结论结构化
23
案例实战一
信贷风控坏样本归因——逾期用户特征分…
案例实战一信贷风控坏样本归…
24
案例实战二
反欺诈坏样本归因——欺诈交易模式识别
案例实战二反欺诈坏样本归因
25
案例实战三
营销响应坏样本归因——低转化用户特征…
案例实战三营销响应坏样本归…
26
案例实战四
运营异常归因——用户流失原因分析
案例实战四运营异常归因
27
归因模型评估
模型稳定性（PSI） · 特征稳定性（CSI） · 归因结果一致性检验
归因模型评估PSI
28
归因分析常见陷阱
多重共线性 · 过拟合 · 混淆变量
归因分析常见陷阱多重共线性
29
自动化归因流程
Pipeline构建 · 自动化报告生成 · 归因平台设计思路
自动化归因流程Pipeline
30
课程总结与进阶方向
归因分析知识体系回顾 · 推荐学习资源 · 未来趋势（可解释AI
课程总结进阶方向