金融数据逾期还款预测简介： 此项目是对金融数据做逾期还款的预测，相当于二分类问题 代码: 稍后上传数据预处理1. 数据集准备 数据中一共4700多条数据，一共89个field,status 表示最重要预测标签 0 ：未逾期 1 ：逾期 并且划分数据为测试集和训练集import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection
1、题目给出一个数据集data_multivar.txt，里面有200个点坐标，在平面坐标系下可以画出它的散点图，如图11-12所示。data_multivar.txt图11-12 数据集 data_multivar.txt 散点图用K均值聚类算法来训练模型，将该数据集的200个点分成4类。注意：运行之前，首先将给出的数据集data_multivar.txt 拷贝到相应的文件夹中。读者可以在程序中
[填空题] 光缆的接续指标：0.08dB/接续点，G655光缆光纤允许有10%的接续点超过()dB/接续点，但不得超过()dB/接续点。[单选] 下面哪种接入方式不能适用于点对点专线()[单选] 光缆的单盘测试：开箱判别光缆的A、B端，并在光缆盘上做好标志，用OTDR进行测试光缆的衰减常数、光纤总损耗、光纤长度，光纤的纽绞系数一般为()。[单选] 如果目前有个小区，共20栋楼，每栋楼10层，每层4
一、随便说说？使用底层code构建（包、模块——模板）。实验是干啥的呀？我也不知道,yinweimeiyoutingke。def 层层封装: 1、欧式距离计算（手工计算、） 2、数学语言到机器语言的转变K近邻（KNN，K Nearest Neighbors）算法1、定义属于分类算法。样本数据
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2023-09-29 12:03:41
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小白一枚，金融大数据分析作业，顺便总结一下。下面的数据以中国银行股票为例，其他股票的而分析方法类似。编程工具：Jupyter notebook1. 导入数据分析包并设置好绘图工具属性import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import ffn #金融计算包
import tushare as ts#获取金融数据的工具包
%matpl
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2023-08-11 15:31:51
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一、问题医院礼品店已完成5项交易，购买记录清单如表8-3所示，请使用Apriori算法进关联规则分析。(1)使用数字代替商品完成第3列；(2)计算购买“鲜花”的支持度；(3)计算购买“慰问卡”的支持度；(4)计算同时购买“鲜花”和购买“慰问卡”的支持度和置信度；(5)使用Python对表8-3中的购买记录清单进行Apriori关联规则分析。{1：鲜花、2：慰问卡、3：苏打水、4：毛绒玩具熊、5：气
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2023-10-22 08:15:16
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数据预处理任务1：对数据进行探索和分析。时间：2天 数据类型的分析 无关特征删除 数据类型转换 缺失值处理 以及你能想到和借鉴的数据分析处理 要求：数据切分方式 - 三七分，其中测试集30%，训练集70%，随机种子设置为2018# 导入需要的包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import
有人让我写一下关于数据挖掘在金融方面的应用，再加上现在金融对数据方面的要求不断提高，准备用两篇随笔来做个入门总结。首先，在看这篇随笔以前稍微补充一点金融方面的知识，因为我不是金融专业的，以下补充知识来自互联网与个人整理，欢迎批评指正并补充说明。1 先来了解一下什么是金融市场呢？通常狭义的金融市场特指有价证券（股票、债券）发行和流通的场所。股票、债券是用来资本流通的金融产品，广义上的金融市场还包含货
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2023-08-24 01:47:42
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Task1 赛题理解一、赛题零基础入门金融风控-贷款违约预测 该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量训练数据总共有8万条。部分截图如下：测试数据总共有2万条 变量信息如下：二、评测标准提交结果为每个测试样本是1的概率，也就是y为1的概率。评价方法为AUC评估模型效果（越大越好）。三、结果提交提交前请确保预测结果的格式与sample_submi
# 第5章 机器学习包
# 5.2.1 缺失值处理
import numpy as np
import pandas as pd
import os
os.chdir("C:\\Users\\Administrator\\Desktop") #更改工作路径，注意双\\ 任何操作前可以先将常用包和路径先设置好data = pd.read_excel("missing.xlsx") #将文件放到工作
金融风控一.题目理解1.1.题目概况1.2数据概况1.3预测指标二.数据来源三.查看数据四.分类指标计算示例4.1混淆矩阵4.2准确度4.3precision(精确度),recall(召回率),f1-score4.4P-R曲线4.5ROC曲线4.6AUC曲线4.7KS值五.数据分析5.1基本信息5.2查看数据集中特征缺失值，唯一值等5.3查看特征的数值类型有哪些，对象类型有哪些5.3.1数值连续
1、特征词表示一篇文本，矩阵数据，聚类、分类、预测2、情绪、情感分析情感值、舆论文本、文本数据，来源管，新闻、情感倾向；存在误差，不准确3、基于股评文本的情绪分析#网络舆情，判断指数走向3、安装SnowNLPpip install snownlp4、导入包import pandas as pd
from snownlp import SnowNLP
import matplotlib.p
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2023-10-29 19:04:29
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数据挖掘心得体会【篇一：数据挖掘课程体会】数据挖掘课程体会学习数据挖掘这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门课程的一些技术有了一定的了解，并明确了一些容易混淆的概念，以下主要谈一下我的心得体会。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用信息和知识。数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的
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2023-11-05 15:41:42
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金融风控数据挖掘-Task6一、学习知识点概要二、学习内容1、部分难题2、比赛结果三、学习问题与解答1、小数点的意义四、学习思考与总结 一、学习知识点概要本文为金融风控数据竞赛的最后一part，在不少的努力下提交了最终的结果，虽然排名不尽人意，但总归是努力的结果。二、学习内容1、部分难题印象最深刻的是task3中的调参过程，所使用的调参方式为贝叶斯调参。 可以看到单是调参过程就花了大概80分钟，
Datawhale组队学习-金融时序数据挖掘实践-Task01数据探索与分析 在二手车交易价格预测之后，本菜鸟又加入了金融时序数据挖掘实践的学习。两个项目都是结构化数据，都着重于对数据本身的探索。但时序数据有着不同于普通数据的周期性和绝对不能打乱的顺序性，在数据探索、特征工程及测试集划分等环节都有其独有的思路和方法，常常被单独划分出来自成体系。1 赛题理解 本次实践内容是对货币基金的购买量和赎
目录1、构建数据集，数据对象 2、产生1-项集函数，输入为交易记录D，输出为1-项集C13、输出为频繁1-项集ret1、所有1-项集的支持度suD4、拼接函数，输入为Ck-1、K参数，表示生成k-项集5、循环中关键数据L解析6、输入为交易记录D，及最小支持度参数minSupport7、计算规则的置信度8、对频繁项集中元素超过2的项集进行合并9、频繁项集和最小可信度生成规则根据以上分析，针
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2023-08-04 17:31:49
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数据挖掘实践-金融风控TASK02数据分析1.目标2.内容提纲2.1数据总体情况：2.2深入查看数据类型，2.3数据间相互关系：2.4用pandas_profiling生成数据报告。3.代码实现3.1读取文件3.2数据总体了解data_train.info()#展示所有信息：data_train.describe()#文件信息描述，包括：data_train.head(3).append(dat
数据挖掘项目——金融反欺诈前言一、数据集获取二、特征工程1、读数据2、去除特殊字符3、删除属性4、提取标签三、构建模型 前言该项目来自北风网，模型搭建很简单，该篇记录过程总结套路。一、数据集获取https://www.lendingclub.com/info/demand-and-credit-profile.action二、特征工程首先声明，该项目使用到的特征处理手段十分简单，但结果却能达到商
(1)\模块1 Wind数据库在投研中的应用（完结）；目录中文件数:4个├─01第一讲 Wind行业情报与报告搜集.avi├─02第二讲 Wind行业数据搜集与整理.avi├─03第三讲 Wind数据库在投研中的运用.mp4├─04第四讲 Wind上市公司股票估值模型.avi(2)\模块2 Excel实务技能与金融应用（完结）；目录中文件数:12个├─第01讲 熟悉Excel.avi├─第02讲
前言关键：做对的事，把事做对 避免原则和本质错误更为重要！ 金融市场是现代市场经济的重要基石智力密集性充斥着信息和数据高回报高收入高智力人才投身中国大数据应用规模最大的五个行业互联网电信领域金融领域政府医疗1.1 金融行业大数据应用投资分布从投资结构上分为银行、证券、保险1.3 金融业需要大数据的原因现代金融市场高度依赖于数据驱动本质上是信息中介数据价值高：在大数据应用价值方面，信息技术、金融保险
