标签：人工智能 指标 信用卡额度 银行 else ack 推荐算法 没有 使用
【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[握手][握手]
【再啰嗦一下】如果你对数据挖掘感兴趣，欢迎先浏览我的另一篇随笔：数据挖掘比赛/项目全流程介绍
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【最后再说一下】本文结合了博主、内部赛优秀团队以及外部赛冠/亚/季军的方案分享！
如何进行金融行业数据分析与建模，是挖掘金融行业数据价值的重要手段。金融行业数据分析与建模方法主要包括七个重要环节，每个环节紧密相连。
贷款风险预测（逾期还款分三种情况：要么用户不愿意还款、要么没有钱还款、要么忘了还款）
根据数据集中8万用户的相关信息，预测用户未来是否会逾期还款。
用户基本信息、银行卡流水、信用卡账单信息以及用户行为数据，字段内容均为脱敏数据。
Kolmogorov-Smirnov(KS)是风险评分领域常用的评估指标，反应模型对正负样本的辨识能力，KS越高表明模型对正负样本的辨识能力越强。
KS = max { | f(s|P) - f(s|N) | }
其中，f(s|P) 为正样本预测值的累计分布函数，f(s|N) 为负样本在预测值上的累计分布函数。
通过数据可视化查看数据样本的分布以及特征的统计规律。
主要包括数据的缺失值处理、异常值处理、拼接、去重等基本处理。同时，还有汇率转换和单位净值*份额等基本数据操作。
根据类别型和数值型数据在标签上的分布进行预处理，包括标准化、归一化、离散化、平滑化、one-hot编码等。
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之后博主将持续分享各大算法的学习思路和学习笔记：hello world: 我的博客写作思路
从中国农业银行“雅典娜杯”数据挖掘大赛看金融行业数据分析与建模方法
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zhengzhicong/p/12857003.html
