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Python数据挖掘:金融信贷用户预测项目实战

Python数据挖掘:金融信贷用户预测项目实战

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某互联网金融公司提供了大量贷款用户的基本身份信息、用户浏览器行为、银行卡账单等数据信息,需要数据分析师基于Python进行数据挖掘,以此建立准确的风险控制模型,来预测用户是否会逾期还款。

  • ¥269   ¥299 

时长    220分钟           开班时间   2021-07-28

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课程介绍

某互联网金融公司提供了大量贷款用户的基本身份信息、用户浏览器行为、银行卡账单等数据信息,需要数据分析师基于Python进行数据挖掘,以此建立准确的风险控制模型,来预测用户是否会逾期还款。


讲师介绍

  • 孙老师

    大讲台数据分析高级讲师,某211大学数据分析课程客聘讲师

    具有多年教学及数据科学领域工作经验。先后在新东方、弘成教育等多家教育机构从事教学及数据分析工作,熟悉统计学,擅长Excel、Python、R、SPSS等数据分析工具。擅用思维导图,讲课思路清晰,答疑及时细致,深受很多同学喜爱。

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智能化

学习任务智能推送

混合式

“图文+视频”混合式课件

答疑快

30分钟问答响应

实战多

3分理论7分实战

包学会

账号长期有效学会为止

课程大纲

第1章:项目背景
项目背景 某互联网金融公司提供了近6万贷款用户的基本身份信息、用户浏览器行为、银行卡账单等数据信息,需要数据分析师以此建立准确的风险控制模型,来预测用户是否会逾期还款。
第2章:数据集
数据集 用户的基本属性:近6万条记录
银行流水记录:900+万条记录
用户浏览行为:2500+万条记录
信用卡账单记录:540+万条记录
放款时间信息:近6万条记录
顾客是否发生逾期行为的记录:近6万条记录
第3章:数据预处理
数据预处理 数据录入
数据统计
从银行交易记录推测工资
用款率 = 本期账单金额/信用卡额度
还款能力 = 上期还款金额 / 上期账单金额 (能看出是否分期)
银行卡种类
还款状态
用户浏览历史
二次数据处理
数据划分
变量筛选
主成分分析
第4章:数据建模
数据建模 建模公式
建模数据
概率分布
学习率
每次模型训练抽取的特征量
学习多少颗树
交叉验证
运算调用多少CPU核心
第5章:模型评价及调优
模型评价及调优 模型评价
模型调优
数据预测
模型输出

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