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风控变量衍生与分箱实操指南

共计 30 章节
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01
风控变量衍生概述
变量衍生的目的 · 常见衍生方法分类 · 衍生在风控建模流程中的位置
风控变量衍生概述变量衍生的目的
02
单变量基础统计衍生
均值 · 方差 · 最大值
单变量基础统计衍…均值
03
时间窗口类变量衍生
基于固定时间窗口（如7天 · 30天）的聚合统计 · 滑动窗口与滚动窗口的实现
时间窗口类变量衍…基于固定时间窗口
04
比率与百分比类变量衍生
资产负债比 · 收入负债比 · 还款率
比率百分比类变量衍生
05
差分与变化率类变量衍生
环比 · 同比 · 一阶差分
差分变化率类变量衍生
06
分组聚合类变量衍生
按用户ID · 商户ID等分组后的统计量衍生 · 如组内均值
分组聚合类变量衍…ID
07
交叉组合类变量衍生
两个或多个原始变量的交叉组合（如年龄… · 以及多项式特征构造
交叉组合类变量衍…两个或多个原始变…
08
文本类变量衍生
从文本字段中提取关键词 · 长度 · 情感得分
文本类变量衍生从文本字段
09
日期时间类变量衍生
提取年 · 月 · 日
日期时间类变量衍…提取年
10
排序与排名类变量衍生
全局排名 · 组内排名 · 百分位排名
排序排名类变量衍生
11
复杂衍生
基于业务逻辑的规则衍生（如多头借贷次… · 外部数据拼接衍生
复杂衍生基于业务逻辑的规…
12
分箱概述
分箱的目的（离散化 · 降低过拟合 · 处理异常值）
分箱概述分箱的目的
13
等距分箱
原理 · 实现方法 · 优缺点
等距分箱原理
14
等频分箱
原理 · 实现方法 · 优缺点
等频分箱原理
15
聚类分箱
基于K-Means的一维聚类分箱原理…
聚类分箱K-Means
16
卡方分箱
卡方检验原理 · 卡方分箱的合并逻辑 · Python实现步骤
卡方分箱卡方检验原理
17
决策树分箱
基于决策树的最优切分点选择 · 分箱边界确定
决策树分箱基于决策树的最优…
18
最优分箱（基于IV/信息值）
IV值计算 · 基于IV最大化的分箱策略
IV最优分箱
19
分箱评估指标
WOE（证据权重） · IV（信息值） · KS值
分箱评估指标WOE
20
分箱后处理
分箱合并 · 缺失值单独成箱 · 异常值箱处理
分箱后处理分箱合并
21
变量筛选与分箱结合
基于IV值排序筛选变量 · 分箱后变量稳定性评估（PSI）
变量筛选分箱结合
22
时间序列变量衍生
滞后特征 · 移动平均 · 指数平滑
时间序列变量衍生滞后特征
23
聚合函数高级应用
使用groupby+agg自定义函数…
聚合函数高级应用groupby+agg
24
特征工程流水线构建
使用sklearn Pipeline…
特征工程流水线构…sklearn
25
大规模数据下的变量衍生
使用Dask · Spark或Pandas分块处理大数…
大规模数据下的变…Dask
26
分箱在评分卡模型中的应用
评分卡构建流程 · 分箱与评分映射
分箱评分卡模型
27
自动化变量衍生工具介绍
Featuretools · tsfresh等开源库的使用与案例
自动化变量衍生工…Featuretools
28
分箱结果可视化
分箱分布图 · WOE趋势图 · IV柱状图
分箱结果可视化分箱分布图
29
实战案例一
信贷风控数据集——变量衍生与分箱全流…
实战案例一信贷风控数据集
30
实战案例二
反欺诈风控数据集——时序变量衍生与分…
实战案例二反欺诈风控数据集