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
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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。
免费视频这么多，为什么还要来大讲台？
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
| 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 |
| 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 |
