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风控模型训练数据准备指南

共计 30 章节
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01
课程导论
风控模型数据准备的重要性 · 课程目标与适用人群 · 整体学习路径概览
课程导论风控模型数据准备…
02
风控模型基础概念
信用风险 · 欺诈风险 · 评分卡模型
风控模型基础概念信用风险
03
数据准备核心原则
数据质量 · 数据一致性 · 数据时效性
数据准备核心原则数据质量
04
数据来源分类
内部业务数据 · 第三方征信数据 · 公开数据
数据来源分类内部业务数据
05
数据采集策略
实时采集与离线采集 · API对接 · 数据埋点
数据采集策略实时采集
06
数据存储架构
关系型数据库 · NoSQL数据库 · 数据湖
数据存储架构关系型数据库
07
数据字典与元数据管理
字段定义 · 数据类型 · 取值范围
数据字典元数据管理
08
数据质量评估框架
完整性 · 准确性 · 一致性
数据质量评估框架完整性
09
数据清洗基础
缺失值处理 · 异常值检测 · 重复数据去重
数据清洗基础缺失值处理
10
缺失值处理技术
删除法 · 均值/中位数填充 · 模型预测填充
缺失值处理技术删除法
11
异常值检测与处理
统计方法（Z-score · IQR） · 距离方法（LOF）
异常值检测处理
12
数据标准化与归一化
Min-Max归一化 · Z-score标准化 · Robust标准化
数据标准化归一化
13
特征工程概述
特征类型（数值 · 类别 · 时序
特征工程概述特征类型
14
数值特征处理
分箱（等距 · 等频 · 卡方分箱）
数值特征处理分箱
15
类别特征编码
独热编码 · 标签编码 · 目标编码
类别特征编码独热编码
16
时间特征处理
时间戳解析 · 时间窗口聚合 · 周期性特征（年
时间特征处理时间戳解析
17
文本特征处理
TF-IDF · 词袋模型 · Word2Vec
文本特征处理TF-IDF
18
特征选择方法
过滤法（方差 · 卡方 · 互信息）
特征选择方法过滤法
19
特征降维技术
主成分分析（PCA） · 线性判别分析（LDA） · t-SNE
特征降维技术PCA
20
样本平衡处理
过采样（SMOTE · ADASYN） · 欠采样（随机欠采样
样本平衡处理SMOTE
21
训练集、验证集、测试集划分
随机划分 · 时间序列划分 · 分层抽样
训练集验证集
22
数据泄露防范
时间穿越 · 特征泄露 · 标签泄露
数据泄露防范时间穿越
23
数据版本控制
数据快照 · 特征版本管理 · 数据血缘追踪
数据版本控制数据快照
24
数据管道构建
ETL流程设计 · Airflow调度 · 数据监控告警
数据管道构建ETL
25
数据合规与隐私保护
GDPR · 个人信息保护法 · 数据脱敏
数据合规隐私保护
26
风控模型常用数据集
公开数据集（Give Me Some… · Home Credit） · 内部数据集构建规范
风控模型常用数据…Give
27
数据准备实战案例一
信用评分卡模型数据准备（从原始数据到…
数据准备实战案例…信用评分卡模型数…
28
数据准备实战案例二
反欺诈模型数据准备（设备指纹 · 行为序列 · 图特征）
数据准备实战案例…反欺诈模型数据准…
29
数据准备常见问题与解决方案
数据稀疏 · 高基数类别 · 数据漂移
数据准备常见问题解决方案
30
课程总结与进阶方向
数据准备最佳实践总结 · AutoML与自动特征工程 · 未来趋势（实时特征
课程总结进阶方向