接入第三方支付，以下是常规验证：1.正常支付，验证响应结果，及内部后续处理，如清算、交易明细、资金余额加减情况、账务等；2.支付限额。支付宝对于不同的支付有渠道限额，交易限额，风控限额；3.支付冲正。验证同步响应成功，扣款成功后，异步又通知交易失败的情况；4.支付退款。能支付就可以退款，根据你们的业 ...
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2018-07-31 22:08:40
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在金融风控领域，数据有五个属性，1、人口属性性别，年龄，电话号码、姓名、家庭住址，主要是为了怎么找到这个用户2、消费特征电商用户经常买什么，在什么时候买东西，每个月消费多少，可以间接成为信用评分比如有的客户每个月可以消费几千块，买的东西也是中高端的商品，其实是可以进行一个小额放贷的3、兴趣爱好微博上的发言，经常上什么网站，就可以判断出这个人是否经常出去旅游，爱好汽车4、信用属性收入的情况，资产的情
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2018-07-14 17:15:43
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项目设计研讨上听到MQ的使用，看了一些文章，做一些简单记录 我们的业务场景： 酒店系统下单调用风控计算订单换算的积分，我们需要实时返回结果，但是风控使用了MQ，我们不知道等待时间引发的问题 MQ定义：一种跨进程通信机制，用于上下游传递消息 MQ作用：解除或降低模块耦合 优点： 1）不需要预留缓冲区， ...
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2018-07-14 16:28:47
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更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》 在分类问题中常常遇到一个比较头疼的问题，即目标变量的类别存在较大偏差的非平衡问题。这样会导致预测结果偏向多类别，因为多类别在损失函数中所占权重更大，偏向多类别可以使损失函数更小。 处理非平衡问题一般有两种方法，欠抽样和过抽样。欠抽样 ...
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2018-07-01 20:25:55
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**更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》在分类问题中常常遇到一个比较头疼的问题，即目标变量的类别存在较大偏差的非平衡问题。这样会导致预测结果偏向多类别，因为多类别在损失函数中所占权重更大，偏向多类别可以使损失函数更小。处理非平衡问题一般有两种方法，欠抽样和过抽样。欠抽样方法可以生成更简洁的平衡数据集，并减少了学习成本。但是它也带来了一些问题，它会删掉一些有用的样本，尤
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2018-07-01 20:24:39
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作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能在催生新技术、新产品的同时， 对传统行业也具备较强的赋能作用，能够引发经济结构的重大变革，实现社会生 产力的整体跃升 ...
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2018-07-01 19:05:25
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在项目开发过程中，经常遇到服务被攻击的情况，虽然接口在设计过程中有相当多的安全措施，例如cookie校验、风控、访问熔断等相关技术保证服务的安全性，不过感觉还是有必要收集分析一下这些攻击请求者，以备为风控大数据之类的提供数据保障。废话少说，先看一下服务端错误日志：如下发现这种错误出现很多，感觉是有人... ...
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2018-06-22 21:48:09
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这一年来不说得到很多起码坚持了很多坚持了早起七点到公司能够避免堵车还可以在早上状态最好的时候阅读很多书籍关心公司的数据完成一些工作这一年中在公司主要负责算法设计工作，完成了以下几个项目：1、深度学习平台环境的搭建2、实现RSSD算法进行目标检测3、实现人体姿态估计算法实现及公司业务场景应用4、数据决策系统设计实现（大数据报表系统）5、大数据风控系统实现6、基于强化学习的城市运营模拟推演系统实现（该
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2018-06-12 11:24:42
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更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下：defCalcIV(Xvar,Yvar):N_0=np.sum(Yvar==0)N_1=np.sum(Yvar==1)N_0_group=np.zeros(np.unique(Xvar).shape)N_1_group=
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2018-05-26 18:53:46
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更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》python实现KS曲线，相关使用方法请参考上篇博客-R语言实现KS曲线代码如下：#######################PlotKS##########################defPlotKS(preds,labels,n,asc):#predsisscore:asc=1#predsisprob:asc=0pred
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2018-05-26 18:50:59
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