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贷后预警A/B测试实验评估从入门到实战

共计 30 章节
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01
贷后预警概述
贷后预警的定义 · 重要性 · 在信贷生命周期中的位置
贷后预警概述贷后预警的定义
02
A/B测试基础
A/B测试的核心概念（假设检验 · 对照组/实验组 · 随机化）
A/B测试基础
03
实验评估框架
贷后预警实验评估的完整流程（设计-实… · 关键角色与职责
实验评估框架贷后预警实验评估…
04
业务指标定义
核心评估指标（逾期率 · 回收率 · 催收成本
业务指标定义核心评估指标
05
统计指标基础
均值 · 方差 · 标准差
统计指标基础均值
06
假设检验原理
原假设与备择假设 · 第一类错误（α）与第二类错误（β） · 单侧与双侧检验
假设检验原理原假设
07
样本量计算
影响样本量的因素（效应量 · 显著性水平 · 统计功效）
样本量计算影响样本量的因素
08
实验设计原则
随机化分配 · 分层抽样 · 分流策略（用户ID哈希
实验设计原则随机化分配
09
预警策略设计
规则型预警（阈值触发） · 模型型预警（评分卡/机器学习） · 混合策略的设计思路
预警策略设计规则型预警
10
实验变量定义
明确实验组（新预警策略）与对照组（旧… · 单一变量原则
实验变量定义明确实验组
11
数据埋点与采集
预警事件日志 · 用户行为数据 · 还款数据
数据埋点采集
12
数据预处理
数据清洗 · 异常值处理 · 缺失值填充
数据预处理数据清洗
13
实验监控看板
实时监控指标（样本量 · 转化率 · 置信区间）
实验监控看板实时监控指标
14
AA测试实践
AA测试的目的 · 实施方法 · 检验分流均匀性
AA测试实践
15
结果分析方法一
频率学派分析——Z检验 · T检验 · 卡方检验在贷后指标上的应用
结果分析方法一频率学派分析
16
结果分析方法二
贝叶斯分析——先验分布 · 后验分布 · 贝叶斯因子
结果分析方法二贝叶斯分析
17
多重比较问题
Bonferroni校正 · FDR控制 · 在多个预警策略对比中的应用
多重比较问题Bonferroni
18
效应量评估
Cohen's d · 相对提升率 · 绝对提升率
效应量评估Cohen
19
实验周期确定
最小可检测效应（MDE） · 流量预估 · 周内/月内周期性影响
实验周期确定MDE
20
实验报告撰写
结构化报告模板（摘要 · 方法 · 结果
实验报告撰写结构化报告模板
21
Python实战一
实验环境搭建——Pandas · Scipy · Statsmodels库安装与基础操…
Python实战一
22
Python实战二
样本量计算——使用Statsmode…
Python实战二
23
Python实战三
数据模拟——模拟贷后预警实验数据（用… · 分组 · 逾期标签）
Python实战三
24
Python实战四
假设检验——对模拟数据进行T检验与Z… · 输出P值与置信区间
Python实战四
25
Python实战五
贝叶斯A/B测试——使用PyMC进行… · 绘制后验分布图
Python实战五
26
Python实战六
多重比较校正——实现Bonferro… · 对比结果差异
Python实战六
27
Python实战七
效应量与功效分析——计算Cohen'… · 绘制功效曲线
Python实战七
28
Python实战八
自动化报告生成——使用Jinja2或…
Python实战八
29
案例复盘一
某消费金融公司贷后短信提醒策略A/B…
案例复盘一A/B
30
案例复盘二
某银行信用卡早期逾期预警模型上线实验…
案例复盘二某银行信用卡早期…