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异常值检测在风控数据质量中的实践应用

共计 30 章节
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01
风控数据质量概述
数据质量在风控中的重要性 · 常见数据质量问题（缺失 · 重复
风控数据质量概述数据质量
02
异常值检测基础理论
统计学基础（均值 · 中位数 · 标准差
异常值检测基础理…统计学基础
03
Python环境与工具准备
Anaconda安装 · Jupyter Notebook配置 · Pandas/NumPy/Sciki…
Python环境
04
数据加载与初步探索
使用Pandas读取CSV/Exce… · info()/describe()/… · 数据类型检查
数据加载初步探索
05
单变量异常检测——Z-Score方法
Z-Score原理与公式 · 3σ原则 · Python实现与阈值选择
Z-Score单变量异常检测
06
单变量异常检测——IQR方法
四分位距(IQR)原理 · 箱线图与异常值判定 · Python实现
IQR单变量异常检测
07
单变量异常检测——修正Z-Score(MAD)
中位数绝对偏差(MAD)原理 · 稳健性优势 · Python实现
Z-ScoreMAD
08
单变量异常检测——百分位数与分位数法
自定义百分位阈值（如1%/99%） · 极端值截断 · Python实现
单变量异常检测百分位数
09
多变量异常检测——基于距离的方法
欧氏距离与马氏距离 · KNN异常检测原理 · Python实现（PyOD库）
多变量异常检测基于距离的方法
10
多变量异常检测——基于密度的方法
LOF（局部异常因子）原理 · 密度对比 · Python实现
多变量异常检测基于密度的方法
11
多变量异常检测——基于聚类的方法
K-Means聚类与异常点识别 · DBSCAN密度聚类 · Python实现
多变量异常检测基于聚类的方法
12
多变量异常检测——基于孤立森林(Isolation Forest)
孤立森林原理与算法流程 · Python实现（sklearn） · 高维数据优势
IsolationForest
13
多变量异常检测——基于One-Class SVM
单类支持向量机原理 · 核函数选择 · Python实现
One-ClassSVM
14
时间序列异常检测——移动平均与指数平滑
滑动窗口均值/中位数 · 指数加权移动平均(EWMA) · Python实现
时间序列异常检测移动平均
15
时间序列异常检测——STL分解与残差分析
季节性趋势分解(STL) · 残差异常判定 · Python实现（statsmode…
STL时间序列异常检测
16
时间序列异常检测——Prophet模型
Facebook Prophet原理 · 趋势/季节/节假日效应 · Python实现
Prophet时间序列异常检测
17
时间序列异常检测——基于ARIMA的异常检测
ARIMA模型拟合 · 预测区间与异常判定 · Python实现
ARIMA时间序列异常检测
18
高维数据异常检测——PCA降维与重构误差
主成分分析(PCA)原理 · 重构误差计算 · Python实现
PCA高维数据异常检测
19
高维数据异常检测——Autoencoder自编码器
神经网络自编码器原理 · 重构误差作为异常分数 · Python实现（Keras/Ten…
Autoencoder高维数据异常检测
20
高维数据异常检测——特征选择与异常相关性
方差阈值 · 互信息 · 卡方检验筛选特征
高维数据异常检测特征选择
21
风控数据质量评估指标体系
完整性 · 准确性 · 一致性
风控数据质量评估…完整性
22
异常值处理策略——删除与修正
直接删除法 · 均值/中位数填充 · 前后值填充
异常值处理策略删除
23
异常值处理策略——盖帽法(Winsorization)
上下限截断原理 · 分位数盖帽 · 标准差盖帽
Winsorizatio…异常值处理策略
24
异常值处理策略——分箱与离散化
等宽分箱 · 等频分箱 · 聚类分箱
异常值处理策略分箱
25
异常值处理策略——模型预测填充
线性回归 · KNN填充 · 随机森林填充
异常值处理策略模型预测填充
26
风控业务场景实战——信贷申请数据异常检测
收入异常 · 负债率异常 · 多头借贷异常
风控业务场景实战信贷申请数据异常…
27
风控业务场景实战——交易反欺诈异常检测
交易金额异常 · 交易频次异常 · 地理位置异常
风控业务场景实战交易反欺诈异常检…
28
风控业务场景实战——客户画像数据质量清洗
年龄异常 · 职业异常 · 联系方式异常
风控业务场景实战客户画像数据质量…
29
异常检测模型评估与调优
混淆矩阵 · 精确率/召回率/F1 · ROC/AUC
异常检测模型评估调优
30
课程总结与最佳实践
异常检测流程总结 · 常见陷阱与注意事项 · 生产环境部署建议
课程总结最佳实践