金融现金贷用户数据分析和用户画像

持牌照消费金融模型专家，和中科院，中科大教授保持长期项目合作；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务，线上线下业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈，汽车金融等等。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。

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学员评价

你将收获

基于lendingclub平台贷款数据分析和用户画像实战经验

pandas数据处理技能

seaborn高级绘图技能

探索美国2018年金融危机迹象

适用人群

银行，消费金融，小额贷领域的模型建设开发人员，网贷风控人员，金融从业人员，信贷机构等等。

课程介绍

《金融现金贷用户数据分析和用户画像》课程用python代码对LendingClub平台贷款数据分析和用户画像，针对银行，消费金融，现金贷等场景，教会学员用python实现金融信贷申请用户数据分析。项目采用lendingclub 12万多条真实信贷数据，包括用户年收入，贷款总额，分期金额，分期数量，职称，住房情况等几十个维度。通过课程学习，我们发现2019年四季度时候，美国多头借贷情况非常严重，为全球系统性金融危机埋下种子。