python信用评分卡建模(附代码)

中阶

python信用评分卡构建流程,附代码直接使用,德国信用数据建模

5分 课程受欢迎榜    第2 更新: 2021/03/05

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315 学习人数 18小时52分钟 150课时
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Fintech

讲师评分:5.0 9门 课程 1751 次学习

担任持牌照消费金融模型专家一职,发明金融风控模型算法,和中科院,网易云,腾讯,百度,爱奇艺,清华大学保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业...

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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 其他课程 8
  • 学习路径

学完本课程,您将掌握:

  • python
  • 风控
  • 评分卡
  • 逻辑回归
  • 模型
  • 消费金融
  • 银行
  • 现金贷
  • Germancredit
  • 德国信用数据

适合人群:

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,贷前审批模型人员或想今后从事模型岗位工作人员;大学生fintech建模竞赛,论文,专利。

学习计划:

1.每天保证1-2个小时学习时间,预计14-30天可以学习完整门课程。 2.每节课的代码实操要保证,建议不要直接复制粘贴代码,自己实操一遍代码对大脑记忆很重要,有利于巩固知识。 3.第二次学习时要总结上一节课内容,必要时做好笔记,加深大脑理解。 4.不懂问题要罗列出来,先自己上网查询,查不到的可以咨询老师。 5.熟能生巧,贵在多练习,不懂得反复看,多实践尝试

课程目标:

python信用评分卡构建流程,附代码直接使用,德国信用数据建模

课程简介:

讲师:
持牌照消费金融模型经理,发明金融风控模型算法专利,和中科院,中科大教授保持长期项目合作;和央行征信,芝麻分,百融,友盟等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,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,调参等疑难问题有良好解决方法。


课程概述

360度讲解python信用评分卡构建流程,附代码直接使用,支持老师答疑。算法采用逻辑回归。弥补了网络上讲解不全,信息参差不齐的短板。此课程目的是建立模型,自动化审批客户资质,让银行,消费金融,小额贷贷款风险最小化并将利润最大化。该课程采用数据集为German credit德国信用数据


课程目的:

将信贷风险最小化并将利润最大化。为了从银行的角度将损失降到最小,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。



课程特点:
1.130+节课,实时更新
2.支持脚本,原始数据下载
3.画质采用高于2K超清分辨率
4.提供售前和售后技术问题回复
5.课程定期更新,不断增值


1.PNG

python信用评分卡描述.png



1.PNG


信用评分数据下载地址

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data)


模型验证python脚本,包括ROC,AUC,KS,lift排序等等,下图是可视化展示

模型变量重要性排序结果

 

决策树可视化

 

 神经网络变量可视化


变量信息Attribute Information:

Attribute 1: (qualitative) 
Status of existing checking account 
A11 : ... < 0 DM 
A12 : 0 <= ... < 200 DM 
A13 : ... >= 200 DM / salary assignments for at least 1 year 
A14 : no checking account 

Attribute 2: (numerical) 
Duration in month 

Attribute 3: (qualitative) 
Credit history 
A30 : no credits taken/ all credits paid back duly 
A31 : all credits at this bank paid back duly 
A32 : existing credits paid back duly till now 
A33 : delay in paying off in the past 
A34 : critical account/ other credits existing (not at this bank) 

Attribute 4: (qualitative) 
Purpose 
A40 : car (new) 
A41 : car (used) 
A42 : furniture/equipment 
A43 : radio/television 
A44 : domestic appliances 
A45 : repairs 
A46 : education 
A47 : (vacation - does not exist?) 
A48 : retraining 
A49 : business 
A410 : others 

Attribute 5: (numerical) 
Credit amount 

Attibute 6: (qualitative) 
Savings account/bonds 
A61 : ... < 100 DM 
A62 : 100 <= ... < 500 DM 
A63 : 500 <= ... < 1000 DM 
A64 : .. >= 1000 DM 
A65 : unknown/ no savings account 

Attribute 7: (qualitative) 
Present employment since 
A71 : unemployed 
A72 : ... < 1 year 
A73 : 1 <= ... < 4 years 
A74 : 4 <= ... < 7 years 
A75 : .. >= 7 years 

Attribute 8: (numerical) 
Installment rate in percentage of disposable income 

Attribute 9: (qualitative) 
Personal status and sex 
A91 : male : divorced/separated 
A92 : female : divorced/separated/married 
A93 : male : single 
A94 : male : married/widowed 
A95 : female : single 

Attribute 10: (qualitative) 
Other debtors / guarantors 
A101 : none 
A102 : co-applicant 
A103 : guarantor 

Attribute 11: (numerical) 
Present residence since 

Attribute 12: (qualitative) 
Property 
A121 : real estate 
A122 : if not A121 : building society savings agreement/ life insurance 
A123 : if not A121/A122 : car or other, not in attribute 6 
A124 : unknown / no property 

Attribute 13: (numerical) 
Age in years 

Attribute 14: (qualitative) 
Other installment plans 
A141 : bank 
A142 : stores 
A143 : none 

Attribute 15: (qualitative) 
Housing 
A151 : rent 
A152 : own 
A153 : for free 

Attribute 16: (numerical) 
Number of existing credits at this bank 

Attribute 17: (qualitative) 
Job 
A171 : unemployed/ unskilled - non-resident 
A172 : unskilled - resident 
A173 : skilled employee / official 
A174 : management/ self-employed/ 
highly qualified employee/ officer 

Attribute 18: (numerical) 
Number of people being liable to provide maintenance for 

Attribute 19: (qualitative) 
Telephone 
A191 : none 
A192 : yes, registered under the customers name 

Attribute 20: (qualitative) 
foreign worker 
A201 : yes 
A202 : no 

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课程大纲-python信用评分卡建模(附代码)

  • 第1章 python信用评分卡课程概述

    18分钟3节

  • 1-1

    python信用评分卡介绍视频(必看) python信用评分卡介绍视频

    [07:49] 开始学习
  • 1-2

    企业信用风险评级-python信用评分卡应用(必看) 企业信用风险评级-python信用评分卡应用(必看)

    [04:54] 开始学习
  • 1-3

    python金融风控评分卡模型和数据分析概述(必看) python金融风控评分卡模型和数据分析概述(必看)

    [06:03] 开始学习
  • 第2章 Python环境搭建

    29分钟6节

  • 2-1

    建评分卡模型,python,R,SAS谁最好? 建评分卡模型,python,R,SAS谁最好?

    [02:47] 开始学习
  • 2-2

    Anaconda快速入门指南 Anaconda快速入门指南

    [07:18] 开始学习
  • 2-3

    Anaconda下载和安装 Anaconda下载和安装

    [06:29] 开始学习
  • 2-4

    canopy下载和安装 canopy下载和安装

    [03:48] 开始学习
  • 2-5

    Anaconda Navigato导航器 Anaconda Navigato导航器

    [05:38] 开始学习
  • 2-6

    Anaconda安装不同版本python Anaconda安装不同版本python

    [03:52] 开始学习
  • 第3章 python安装包

    13分钟4节

  • 3-1

    python安装第三方包:pip和conda ins python安装第三方包:pip和conda install

    [02:48] 开始学习
  • 3-2

    Python非官方扩展包下载地址 Python非官方扩展包下载地址

    [02:21] 开始学习
  • 3-3

    pip install --user --upgra pip install --user --upgrade package升级包

    [03:19] 开始学习
  • 3-4

    pip install失败报错五种解决方案 pip install失败报错五种解决方案

    [05:09] 开始学习
  • 第4章 Jupiter Notebook概述

    17分钟5节

  • 4-1

    jupyter1_为什么使用jupyter note jupyter1_为什么使用jupyter notebook?

    [04:30] 开始学习
  • 4-2

    如何用jupyter notebook打开指定文件夹 如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容?

    [02:56] 开始学习
  • 4-3

    jupyter2_jupyter基本文本编辑操作 jupyter2_jupyter基本文本编辑操作

    [05:30] 开始学习
  • 4-4

    jupyter4_jupyter转换PPT实操 jupyter4_jupyter转换PPT实操

    [03:31] 开始学习
  • 4-5

    jupyter notebook用matplotli jupyter notebook用matplotlib不显示图片解决方案

    [01:26] 开始学习
  • 第5章 python编程基础知识

    44分钟8节

  • 5-1

    Python文件基本操作 Python文件基本操作

    [05:23] 开始学习
  • 5-2

    变量_表达式_运算符_值 变量_表达式_运算符_值

    [03:40] 开始学习
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