# Java 用户评分卡的实现与解析
在现代软件开发中,用户评分卡是一种常见的工具,用以评估用户的行为和偏好。通过评分卡,我们能够对用户进行定量分析,以便提升用户体验和产品质量。本文将介绍用户评分卡的基本概念及在Java中的实现,并提供代码示例和关系图。
## 用户评分卡的基本概念
用户评分卡通常包含以下几个部分:
- **用户ID**:唯一标识用户的标识符。
- **评分项**:用户的行            
                
         
            
            
            
            案例五:评委打分需求:在唱歌比赛中,有6名评委给选手打分,分数范围是 [0-100] 之间的整数。选手的最后得分为:去掉一个最高分、一个最低分后的4个评委的平均分,请完成上述过程并计算出选手的得分。分析:将6名评委的打分录入到数组中遍历数组中的分数,依次取出累加求和,找出最高分、最低分将其减去。思路:(1) 最高分:参照我们之前练过的选美案例——>求最高颜值(2) 最低分:参数我们之前练过的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-27 20:55:23
                            
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            评分卡模型流程:(1)变量清洗和处理(2)变量衍生(3)建模预测 评分卡模型整体逻辑:(1)首先,正式进入模型阶段是在变量清洗和变量衍生后,此时建模需要知道哪些变量是连续型变量,哪些变量是离散型变量,以便对变量进行处理(因为变量性质不同,面临不同的操作);(2)对于连续型变量可以直接进行分箱操作,基于前一篇文章的ChiMerge函数,最后分箱后的条件要满足三点,也就是每箱都要有好坏样本,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            5 连续型变量自动分箱在评分卡建模过程中,数据中的连续型变量需要进行分箱,用于计算woe值。 这里使用卡方分箱进行分箱# 卡方分箱
def Chi_merge(X, y, columns, k=6):
    item = dict()
    pinf = float('inf')  # 正无穷大
    ninf = float('-inf')  # 负无穷大
    # 需要选取连续变量,以            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、评分卡的分数转换(一)评分卡分数转换方式(二) offset 和 factor计算公式:(三)实际计算过程二、公式推导(一) 线性部分的含义(二) 通过设置odds确定Base和factor三、常用设置四、生产环境应用(1) 生成特征分数映射表(2) 累计特征得分本文讲解评分卡的分数转换公式,和转换公式的原理推导。具体实操例子和代码请参考:《评分卡实例:完整建模流程》《评分卡实例:完整建模            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            风控建模四:逻辑回归评分卡开发一、变量做WOE转换1、WOE转换的优势2、为什么是WOE转换?二、相关性与多重共线性1、相关性2、多重共线性三、模型拟合1、前向回归2、后向回归3、逐步回归四、 拟合结果解读五、分数转换1、为什么要转换分数2、如何做转换六、可解释性  逻辑回归评分卡因其可解释性强、上线便捷、方便管理等特点往往成为传统金融领域风险管控模型的不二选择。本篇文章就来聊一下逻辑回归评分卡            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用,其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型。WOE(weight of Evidence)其实就是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响,怎么理解这句话呢?我下面通过一个图标来进行说明。Woe公式如下:  Ag            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录简介使用**数据划分****变量分箱****woe转换****模型建立****模型评估****评分映射**运行示例 简介随着互联网在传统金融和电子商务领域的不断,风控+互联网的融合也对传统的风控提出了新的要求和挑战。以评分卡为例,互联网形态下的评分卡需要面临更多维数据、更实时数据、更异常数据的挑战。因此,懂得互联网业务下的风控评分卡已经成为互联网风控从业人员的新要求。Python中信            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.8 评分卡构建的基本原理1.8.1 建立评分卡的基本方法本节介绍建立评分卡都需要做的基础准备工作不管使用什么方法,获得分数的目的都是利用过去潜在和实际贷款申请者的大量信息集,把他们分成银行希望接受的和想要拒绝的两类人(在了解他们以后的行为之后)。在申请评分中,银行采集刚过去一个时间段的样本,包括他们的申请表数据和征信局信息,这些加起来通常有 50 到 100 个特征。银行还为样本的每个申请者定            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级,企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成,常见是A卡(申请评分卡)、B卡(行为模型)、C卡(催收模型)和F卡(反欺诈模型)。 今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程,数据采用kaggle上知名的give me some credit数据集。一、项目流程典型的信用评分卡模型如图1-1所示。信用风险评级模型的主要开发流程如下: (1) 获取            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文摘要 本文将带领读者一起进行完整的建模全流程,了解银行风控是如何做的。并提供kaggle代码。首先讲述评分卡的分类、优缺点。接下来,结合完整的可以马上运行的代码,中间穿插理论,来讲解评分卡的开发流程。最后,把方法论再梳理一次,让读者在了解全流程后,在概念上理解再加深。一、评分卡的分类在金融风控领域,无人不晓的应该是评分卡(scorecard), 无论信用卡还是贷款,都有”前中后“三个阶段。根据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            简介本文通过使用LendingClub的数据,采用卡方分箱(ChiMerge)、WOE编码、计算IV值、单变量和多变量(VIF)分析,然后使用逻辑回归模型进行训练,在变量筛选时也可尝试添加L1约束或通过随机森林筛选变量,最后进行模型评估。关键词:卡方分箱,WOE,IV值,变量分析,逻辑回归一、数据预处理数据清洗:数据选择、格式转换、缺失值填补由于贷款期限(term)有多个种类,申请评分卡模型评估的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            WOE信用评分卡(Python+Excel实现)一、项目实施背景信用评分卡是近年来兴起的一种为保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人生金融权限的划定模型。该模型指根据用户的信用历史资料,利用一定的信用评分模型,得到不同等级的信用分数。根据用户的信用分数,来决定是否放贷,以及相应的授信额度。随着目前小额消费贷的蓬勃发展,银行方面面临着单笔额度较小,申请额度分散,缺乏抵押以及客户质量不确定            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            评分卡之数据预处理:重复值、填补缺失值、异常值与数据不平衡 在银行借贷场景中,评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段,它衡量向别人借钱的人(受信人,需要融资的公司)不能如期履行合同中的还本付息责任,并让借钱给别人的人(授信人,银行等金融机构)造成经济损失的可能性。一般来说,评分卡打出的分数越高,客户的信用越好,风险越小。Python 3.7.3 (default, Ap            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            评分卡建模工具 说到评分卡建模工具,做过评分卡的应该都能想到谢博士的scorecardpy和专为工业界模型开发设计的Python工具包–Toad,两者相比,scorecardpy更加轻量级,且依赖较少,可以满足大多数场景下的评分卡构建。为了使评分卡建模流程更加便捷,该Python包针对建模中各个关键步骤都提供了现成的函数,如下:数据集划分 (split_df) 变量筛选(iv, var_filte            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            毕竟进入了金融安全这个坑,基本的信贷评分卡模型还是需要知道的,今天就综合各个方面的资料来讲解一下在信贷领域使用的最多的评分卡模型。整体来说,评分卡是信用风险评估领域的常用建模方法(刚开始是运用在信贷领域,后来这种思想被广泛地扩展到其他的领域:反欺诈,支付宝信用评估等)。这其实是一种很古老的概念了,大约在18世纪出现了信用卡的雏形,有了信用卡就需要对申请信用卡的人进行信用评估,因此自然而然的就有了信            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            通过Python代码封装评分卡设计中经常使用的方法 import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import math
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.ensemble import Random            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这篇文章主要用来记录学习如何建立信贷评分卡基本框架。1 数据处理在工作学习过程中感觉其实大部分数据处理过程在SQL中就应该完成,SQL输出的报表已经基本呈现了explanatory变量和response变量一一对应的关系。接下来在python则需要对报表进行进一步更加细节的处理。1.1 变量类型最终入模型的变量数据类型一般来说就是 numeric(continuous 和 discrete) 和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-16 15:07:49
                            
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            按照不同安全场景分析:密码登录场景账号相关:账号可枚举危害性:低普遍性:高可利用性:高通过响应体的内容可以判断账号在系统中是否存在,拿到存在的账户后可进一步发起撞库/爆破攻击,提高攻击效率。例如该接口会对不存在的用户名返回“用户名不存在”,可利用这个提示来枚举账号。默认账号危害程度:低普遍性:高可利用性:高很多系统都会有默认的账号,比如很多管理后台都会有个admin账号,这样攻击者即使无法枚举账号