📊 金融风控·数据挖掘实战
30章 · 从入门到部署
01
金融风控概述
什么是金融风控
风控的重要性
数据挖掘在风控中的角色
02
风控指标体系
逾期率
坏账率
通过率
转化率
FICO评分卡简介
03
数据采集与EDA
数据源介绍
数据采集方法
探索性数据分析(EDA)实战
04
数据清洗实战
缺失值处理
异常值检测
重复数据处理
数据标准化
05
特征工程入门
特征构造
特征选择
WOE编码
IV值计算
06
逻辑回归与评分卡
逻辑回归原理
评分卡构建
概率校准
07
决策树与随机森林
决策树原理
随机森林在风控中的应用
特征重要性分析
08
XGBoost与LightGBM
梯度提升树原理
XGBoost实战
LightGBM调参
09
模型评估与验证
混淆矩阵
KS值
AUC-ROC
PSI稳定性指标
10
样本不平衡处理
过采样(SMOTE)
欠采样
代价敏感学习
11
风控模型部署
PMML模型导出
Flask API部署
模型监控
12
贷前风控实战
身份核验
反欺诈规则
额度模型
13
贷中监控实战
交易监控
行为评分
预警机制
14
贷后催收策略
催收评分卡
催收策略优化
M1-M12管理
15
知识图谱反欺诈
图数据库入门
团伙欺诈识别
关系网络分析
16
NLP在风控中的应用
文本特征提取
黑名单关键词匹配
舆情分析
17
时间序列预测
ARIMA模型
LSTM在逾期预测中的应用
18
自动化机器学习(AutoML)
TPOT
AutoGluon在风控中的应用
19
联邦学习与隐私计算
纵向联邦学习
横向联邦学习
安全多方计算
20
模型可解释性
SHAP值
LIME
特征重要性可视化
21
风控系统架构
实时计算架构
离线批处理
数据仓库设计
22
AB测试与策略迭代
假设检验
分流设计
策略效果评估
23
监管合规与模型审计
巴塞尔协议
模型风险管理
合规要求
24
信用卡反欺诈实战
交易特征工程
实时规则引擎
模型集成
25
小微企业风控
税务数据挖掘
发票数据建模
供应链金融
26
消费金融风控
现金贷场景
场景分期
多头借贷识别
27
汽车金融风控
车辆估值模型
GPS风控
残值预测
28
保险风控
车险定价模型
健康险欺诈检测
理赔风控
29
风控数据中台
数据治理
特征平台
标签体系
30
风控职业发展
技能树
面试技巧
行业趋势
项目经验总结