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风控人群切片A B测试实战教程

共计 30 章节
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01
课程导论
风控人群切片与A/B测试的定义 · 课程目标与适用人群 · 课程整体架构概览
课程导论A/B
02
风控基础回顾
信贷风控核心流程 · 逾期率与坏账率 · 风控策略与模型的关系
风控基础回顾信贷风控核心流程
03
人群切片概念
什么是人群切片 · 切片维度（用户画像 · 行为
人群切片概念什么是人群切片
04
A/B测试基础
A/B测试的定义 · 核心要素（实验组 · 对照组
A/B测试基础
05
A/B测试在风控中的特殊性
风控场景下的伦理约束 · 样本量要求 · 长周期评估
A/B测试
06
实验设计原则
假设驱动 · 单一变量原则 · 样本量计算
实验设计原则假设驱动
07
切片变量选择
连续变量离散化 · 类别变量编码 · 业务可解释性
切片变量选择连续变量离散化
08
实验组与对照组划分
随机分配方法 · 分层抽样 · 匹配方法（倾向性得分匹配）
实验组对照组划分
09
样本量计算实战
使用Python计算所需样本量 · 功效分析（power analysi… · 常见工具库介绍
样本量计算实战Python
10
实验周期确定
基于业务周期（如账单日） · 基于统计收敛 · 提前停止规则
实验周期确定基于业务周期
11
指标体系搭建
核心指标（逾期率 · 通过率 · 转化率）
指标体系搭建核心指标
12
数据埋点与采集
实验标识字段设计 · 日志规范 · 数据清洗与异常值处理
数据埋点采集
13
Python环境搭建
Anaconda安装 · Jupyter Notebook配置 · 必备库（pandas
Python环境搭建
14
数据预处理实战
读取实验数据 · 缺失值处理 · 切片标签生成
数据预处理实战读取实验数据
15
描述性统计分析
实验组与对照组分布对比 · 均值/方差计算 · 可视化（箱线图
描述性统计分析实验组
16
假设检验基础
零假设与备择假设 · 第一类与第二类错误 · p值解读
假设检验基础零假设
17
常用检验方法
t检验（独立样本 · 配对样本） · 卡方检验
常用检验方法t检验
18
多重比较校正
Bonferroni校正 · FDR（Benjamini-Hoch… · 在风控切片中的应用
多重比较校正Bonferroni
19
结果解读与决策
统计显著性与业务显著性 · 效应量（Cohen's d） · 成本收益分析
结果解读决策
20
案例一
新客信用分阈值调整——基于收入切片的…
案例一新客信用分阈值调…
21
案例二
老客提额策略——基于历史行为切片的定…
案例二老客提额策略
22
案例三
催收策略优化——基于逾期天数切片的A…
案例三催收策略优化
23
案例四
反欺诈规则上线——基于设备指纹切片的…
案例四反欺诈规则上线
24
实验监控与止损
实时监控看板搭建 · 异常检测 · 提前终止规则与业务决策
实验监控止损
25
实验报告撰写
结构化报告模板 · 可视化图表规范 · 结论与建议输出
实验报告撰写结构化报告模板
26
常见陷阱与避坑
辛普森悖论 · 数据窥探 · 样本污染
常见陷阱避坑
27
自动化实验平台设计
实验配置管理 · 流量分配 · 结果自动计算
自动化实验平台设…实验配置管理
28
合规与伦理
用户隐私保护 · 数据脱敏 · 公平性评估
合规伦理
29
进阶话题
多臂老虎机（MAB）在风控中的应用 · 贝叶斯A/B测试简介
进阶话题MAB
30
课程总结与项目实战
综合项目——设计并分析一个完整的风控… · 输出最终报告
课程总结项目实战