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金融风控模型A B测试实战课程

共计 30 章节
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01
课程导论
金融风控模型A/B测试的重要性 · 课程目标与学习路径 · A/B测试在信贷与反欺诈场景中的应用…
课程导论A/B
02
A/B测试基础原理
假设检验 · 零假设与备择假设 · 第一类与第二类错误
A/B测试基础原理
03
金融风控模型概述
评分卡模型 · 机器学习模型（XGBoost/Lig… · 规则引擎与模型融合策略
金融风控模型概述评分卡模型
04
A/B测试实验设计
随机化分组策略 · 分层抽样与区组设计 · 多臂老虎机（MAB）在风控中的初步应…
A/B测试实验设计
05
实验指标定义
核心业务指标（通过率 · 坏账率 · 逾期率）
实验指标定义核心业务指标
06
样本量计算实战
基于Python的样本量计算（使用s… · 不同效应量下的样本量对比 · 实际业务中的样本量约束
样本量计算实战Python
07
实验分组与分流系统
用户ID哈希分流 · 分层分流实现 · 流量均衡与一致性哈希算法
实验分组分流系统
08
数据收集与埋点
风控决策日志设计 · 特征变量采集 · 实验标签（treatment/con…
数据收集埋点
09
数据预处理与清洗
缺失值处理 · 异常值检测 · 时间窗口对齐
数据预处理清洗
10
假设检验方法（一）
Z检验与t检验在通过率对比中的应用 · 单侧与双侧检验的选择
假设检验方法Z检验
11
假设检验方法（二）
卡方检验在逾期率/违约率对比中的应用 · Fisher精确检验
假设检验方法卡方检验
12
假设检验方法（三）
Mann-Whitney U检验在非…
假设检验方法Mann-Whitney
13
多重比较问题
Bonferroni校正 · Holm-Bonferroni方法 · FDR（False Discover…
多重比较问题Bonferroni
14
实验周期与辛普森悖论
时间效应（星期效应 · 季节效应） · 辛普森悖论在风控A/B测试中的实例分…
实验周期辛普森悖论
15
网络效应与干扰
用户间干扰（社交网络 · 共债风险） · SUTVA（稳定单元处理值假设）的违…
网络效应干扰
16
长期效应评估
短期指标与长期坏账的关联 · 代理指标的有效性验证 · 长期跟踪实验设计
长期效应评估短期指标
17
多臂老虎机（MAB）实战
Epsilon-Greedy · UCB算法 · Thompson Sampling在…
MAB多臂老虎机
18
A/B测试平台架构
实验配置中心 · 分流服务 · 实时指标计算
A/B测试平台架构
19
Python实战（一）
使用Pandas进行实验数据加载与分… · 计算核心指标与置信区间
PythonPandas
20
Python实战（二）
使用Scipy进行假设检验（ttes… · chi2_contingency · mannwhitneyu）
PythonScipy
21
Python实战（三）
使用Statsmodels进行回归调… · 提升实验灵敏度
PythonStatsmodels
22
Python实战（四）
模拟A/B测试数据生成 · 蒙特卡洛模拟验证统计功效
PythonA/B
23
案例实战（一）
信用评分卡模型升级A/B测试——从A…
案例实战A/B
24
案例实战（二）
反欺诈规则引擎A/B测试——新规则对…
案例实战A/B
25
案例实战（三）
额度模型A/B测试——差异化定价策略…
案例实战A/B
26
案例实战（四）
催收策略A/B测试——不同催收触达方…
案例实战A/B
27
结果解读与报告撰写
统计显著性与业务显著性的区别 · 如何向非技术人员汇报实验结果 · 实验报告模板
结果解读报告撰写
28
实验监控与止损
实时监控看板搭建 · 提前停止规则（序贯检验） · 实验异常处理（数据倾斜
实验监控止损
29
A/B测试的常见陷阱与避坑指南
数据窥探 · p-hacking · 多重测试
A/B测试的常见陷阱
30
课程总结与进阶方向
A/B测试在联邦学习场景中的应用 · 因果推断（DID · IV）与A/B测试的结合
课程总结进阶方向