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
金融现金贷用户数据分析和用户画像
无限期 视频有效期
35节 节数
1015人 学习人数
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金融现金贷用户数据分析和用户画像
《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。
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模型验证专家
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。
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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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。
课程目录
讨论留言
python风控模型2020-12-16
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各位学员好，我是Toby老师，有问题请在讨论区留言，我们会安排时间答复。祝各位学员学业有成！
linweip2020-09-15
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为什么下载不了课件。
python风控模型2020-12-16
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课程有课件呢，学员在播放视频时候，视频右侧会有课件显示，选择后可以下载。如果实在不清楚可以让学院客服给你截图。如果还找不到，继续给我留言。
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