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7分钟了解风控和逻辑回归评分卡模型

网易云课堂报名入口 https://study.163.com/course/courseMa... 公众号：python风控建模 项目联系人:QQ：231469242 官网：www.mlpaper.cn Toby，持牌照消费金融模型专家，发明金融模型算法专利，几十部作品获得国家知识产权，和中科院，清华大学，百度，腾讯，爱奇艺，同盾，聚信立，友盟等平台保持长期项目合作；与国内多所财经大学有模型项目。熟悉消费金融场景业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈汽车金融等等。擅长Python机器学习建模，对变量筛选，衍生变量构造，变量缺失率高，正负样本不平衡，共线性高，多算法比较，调参等有良好解决方法。 （原创课程，版权所有，项目合作QQ：231469242，微信公众号：pythonEducation） 实用人群 银行，消费金融，小额贷，现金贷等线上贷款场景的风控建模相关工作人员，贷前审批模型人员；大学生fintech建模竞赛，论文，专利。 《python信用评分卡建模（附代码）》：360度讲解python信用评分卡构建流程，附代码和老师答疑。弥补网上信息参差不齐短板 为什么需要风控模型？ 风控模型目的将银行风险最小化并将利润最大化。贷款有风险，如果用户借钱不还或故意骗贷，银行就会有损失。风控模型作用就是识别这些借钱不还用户，然后过滤掉这些坏用户。这样银行放款对象基本是优质客户，可以从中赚取利息，从而达到利润最大化，风险最小化。 为了从银行的角度将损失降到最低，银行需要制定决策规则，确定谁批准贷款，谁不批准。 在决定贷款申请之前，贷款经理会考虑申请人的人口统计和社会经济概况。 德国信贷数据包含有关20个变量的数据，以及1000个贷款申请者被认为是好信用风险还是坏信用风险的分类。 这是指向德国信用数据的链接（右键单击并另存为）。 预期基于此数据开发的预测模型将为银行经理提供指导，以根据他/她的个人资料来决定是否批准准申请人的贷款。 课程目录 章节1前言 章节1Python环境搭建 课时1 建评分卡模型，python，R，SAS谁最好？ 课时2 Anaconda快速入门指南 课时3 Anaconda下载和安装 课时4 canopy下载和安装 课时5 Anaconda Navigato导航器 课时6 python安装第三方包：pip和conda install 课时7 Python非官方扩展包下载地址 课时8 Anaconda安装不同版本python 课时9 jupyter1_为什么使用jupyter notebook？ 课时10 jupyter2_jupyter基本文本编辑操作 课时11 如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容？ 课时12 jupyter4_jupyter转换PPT实操 课时13 jupyter notebook用matplotlib不显示图片解决方案 章节2 python编程基础知识 课时14 Python文件基本操作 课时15 变量_表达式_运算符_值 课时16 字符串string 课时17 列表list 课时18 程序的基本构架（条件，循环） 课时19 数据类型_函数_面向对象编程 课时20 python2和3的区别 课时21 编程技巧和学习方法 章节3 python机器学习基础 课时22 UCI机器学习常用数据库介绍 课时23 机器学习书籍推荐 课时24 如何选择算法 课时25 机器学习语法速查表 课时26 python数据科学常用的库 课时27 python数据科学入门介绍(选修) 章节4 德国信用评分数据下载和介绍 课时28 35德国信用评分数据下载和介绍 章节5信用评分卡开发流程（上） 课时29 评分卡开发流程概述 课时30 第一步：数据收集 课时31 第二步：数据准备 课时32 变量可视化分析 课时33 样本量需要多少？ 课时34 坏客户定义 课时35 第三步：变量筛选 课时36 变量重要性评估_iv和信息增益混合方法 课时37 衍生变量05:01 课时38 第四步：变量分箱01:38 章节6信用评分卡开发流程（下） 课时39 第五步：建立逻辑回归模型 课时40 odds赔率 课时41 woe计算 课时42 变量系数 课时43 A和B计算 课时44 Excel手动计算坏客户概率 课时45 Python脚本计算坏客户概率 课时46 客户评分 课时47 评分卡诞生-变量分数计算 课时48 拒绝演绎reject inference 课时49 第六步：模型验证 课时50 第七步：模型部署 课时51 常见模型部署问题 章节7 Python信用评分卡-逻辑回归脚本 课时52 Python信用评分卡脚本运行演示 课时53 描述性统计脚本_缺失率和共线性分析 课时54 woe脚本(kmean分箱) 课时55 iv计算独家脚本 课时56 Excel手动推导变量woe和iv值 课时57 评分卡脚本1（sklearn） 课时58 评分卡脚本2（statsmodel） 课时59 生成评分卡脚本 课时60 模型验证脚本 章节8PSI(population stability index)稳定指标 课时61 拿破仑远征欧洲失败/华尔街股灾真凶-PSI模型稳定指标揭秘 课时62 excel推导PSI的计算公式 课时63 PSI计算公式原理_独家秘密 课时64 PSI的python脚本讲解 章节9难点1_坏客户定义 课时65 坏客户定义错误，全盘皆输 课时66 不同场景坏客户定义不一样，坏客户定义具有反复性 课时67 坏客户占比不能太低 课时68 vintage源于葡萄酒酿造 课时69 vintage用于授信策略优化 章节10难点2_woe分箱 课时70 ln对数函数 课时71 excel手动计算woe值 课时72 python计算woe脚本 课时73 Iv计算推导 课时74 woe正负符号意义 课时75 WOE计算就这么简单？你想多了 课时76 Kmean算法原理 课时77 python kmean实现粗分箱脚本 课时78 自动化比较变量不同分箱的iv值 课时79 woe分箱第三方包脚本 章节11难点3_逻辑回归是最佳算法吗？ 课时80 逻辑回归是最优算法吗？No 课时81 xgboost_支持脚本下载 课时82 随机森林randomForest_支持脚本下载 课时83 支持向量SVM_支持脚本下载 课时84 神经网络neural network_支持脚本下载 课时85 多算法比较重要性_模型竞赛，百万奖金任你拿 章节12难点4_变量缺失数据处理 课时86 imputer-缺失数据处理 课时87 xgboost简单处理缺失数据 课时88 catboost处理缺失数据最简单 章节13难点5.模型验证 课时89 模型需要验证码？ 课时90 商业银行资本管理办法(试行) 课时91 模型验证_信用风险内部评级体系监管要求 课时92 模型验证主要指标概述 课时93 交叉验证cross validation 课时94 groupby分类统计函数 课时95 KS_模型区分能力指标 课时96 混淆矩阵（accuracy,precision，recall，f1 score） 新增课时 模型排序能力-lift提升图 章节14难点6.逻辑回归调参 课时97 菜鸟也能轻松调参 课时98 调参1_Penalty正则化选择参数 课时99 调参2_classWeight类别权重 课时100 调参3_solver优化算法选择参数 课时101 调参4_n_jobs 课时102 L-BFGS算法演化历史 课时103 次要参数一览 章节16 风控管理和诈骗中介（选修） 课时104 网络信贷发展史 课时105 诈骗中介 课时106 风控管理 课时107 告别套路贷，高利贷，选择正确贷款方式 章节17 2018-2019消费金融市场行情 课时108 揭秘：近年消费金融火爆发展根本原因 课时109 持牌照消费金融公司盈利排行榜 课时110 消费金融，风控技术是瓶颈 课时111 谁能笑到最后：2018-2019消费金融公司注册资本 课时112 萝卜加大棒：中央政策监管趋势独家预测 课时113 信用是金融交易的基石_P2P倒闭潮秘密 章节18 2018-2019年全球宏观经济 课时114 专家不会告诉你的秘密：美元和黄金真实关系 课时115 宏观经济主要指标：债务率和失业率 课时116 2019年中国宏观经济分析_赠人民银行发布2018n年中国金融稳定报告 课时117 2019年G20国家宏观经济信息汇总_供下载 课时118 全球系统金融风险 课时119 基尼系数_贫富差异指标 课时120 GDP_利率_通货膨胀 课时121 失业率_债务率 课时122 贸易差额_中美贸易战根本原因 课时123 信用评级_阿根廷金融危机独家解读