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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画像_介绍视频 python金融风控评分卡模型和数据分析概述(必看)

金融现金贷用户数据分析和用户画像
共35节 1017人在学 课程详情
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    • Anaconda快速入门指南
    • Anaconda下载和安装
    • ython非官方扩展包下载地址
    • python第三方包安装(pip和conda install)
  • 金融现金贷用户数据分析和画像

    • 描述性统计-知己知彼百战百胜
    • 好坏客户占比严重失衡
    • 不要用相关性分析杀人
    • 变量相关性分析-你不知道的秘密
    • 贷款金额和趋势分析-2018年Q4信贷略有缩紧
    • 产品周期分析-看来lendingclub是短周期借贷平台
    • 户工龄分析-10年工龄用户最多
    • 收入分析-很多美国人年薪5万美金左右
    • 住房情况与贷款等级-原来美国大部分都是房奴
    • 贷款人收入水平_贷款等级_收入核实多因子分析
    • 贷款用途-美国金融危机浮出水面
  • 金融现金贷用户数据分析和画像_介绍视频

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    • python金融风控评分卡模型和数据分析概述(必看)
    • 玩转python风控模型
  • 用户画像-异常值检验

    • 异常值outlier概述
    • 箱型图box plot-最常用异常值检验方法
    • 箱型图应用案例讲解
    • 箱型图最简单绘制方法-dtale
    • python实现箱型图异常值判断
    • python绘制箱型图和保存结果
    • seaboard绘制客群分类箱型图
    • Isolation forest孤立森林检测异常值-python脚本
    • localOutlierFactor基于临近密度异常值检验
  • python编程基础知识

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    python金融风控评分卡模型和数据分析概述(必看)

    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。

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