近期一直忙着面试，分享下相关的心得体会。下面是之前分享的关于数据岗位的一些经验，无论是准备找工作还是正在找工作的亲们，希望能够给予参考~首先说明数据运营、数据分析、数据建模不是一个岗位。很多大厂由于业务线部门设置，以上岗位也不是在同一个部门部门的。很多部门都有数据岗位，隶属某一级部门下属二级部门。我此次面试的是数据运营岗位，工作经历是因为曾在某昌做风控运营。而我本身不是学习计算机、统计出身，我研究
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2024-01-21 00:16:47
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## 风控数据架构简介
风控数据架构是指在风险控制系统中用于存储和处理数据的架构设计。随着互联网的发展，各类金融风险不断增加，对风控数据的处理需求也越来越高。本文将介绍风控数据架构的基本概念、设计原则，并提供一个示例代码来演示如何实现一个简单的风控数据架构。
### 风控数据架构的基本概念
风控数据架构由以下几个基本组件构成：
1. 数据源：风控数据的来源，可以是用户行为数据、交易数据、外
原创
2023-12-27 09:42:18
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# 风控与数据挖掘：探索风险管理的深层次
随着现代科技的发展，数据挖掘（Data Mining）在金融和银行领域获得了极大的关注。有效的风险控制（Risk Control）不仅可以提高业务效率，还能保护企业免受潜在损失。在本文中，我们将探讨风控中的数据挖掘技术，并展示一个简单的代码示例来演示如何通过数据挖掘进行风险评估。
## 风控与数据挖掘的关系
风控是指通过各种手段识别、评估和控制风险，
原创
2024-09-23 05:51:56
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目前贷款的风控因为每一个样本的收集都需要放款来收集，想想每人放一万，一个亿也就只能放1万人，所以样本量不会太大。所以所谓大数据风控主要是大在特征的数据上。很多时候是用了很多传统上不怎么敢用的特征。比如传统风控比较害怕missing value 比较害怕不稳定的特征 这些都是大数据风控需要解决的。说到模型，既然是特征多，样本少，那就需要一个非常抗过拟合的模型。另外如果是单独针对反欺诈而不是信用，因为
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2023-09-10 16:23:47
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python信用评分卡（附代码，博主录制） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 互联网金融可以应用的大数据，首先体现在社交数据：微博
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2024-01-08 22:00:00
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变量中心如果说数据是原料，策略是产品的话，那么变量就是当中的零部件了。一个完整的风控策略依赖的关键变量可能有几百上千个，底层的变量池子就远远大于这个数了。变量中心在风控平台中是最重要但是同时也最容易被人忽视的一部分，一方面不像审批系统、决策引擎那样是完整的产品平台，也不像底层数据平台那么有完整的技术方案。变量在不同公司体系里面，形态有很多，可以是一个接口，也可以是一段SQL。由于变量
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2022-12-21 19:01:02
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上一篇我们介绍了如何通过交叉表来生成规则，本篇我们来介绍一种可以生成多规则的方法，决策树。除了做模型以外，也可以用来挖掘规则，原理是一样的。下面通过sklearn的决策树方法来实现风控规则的发现，同时分享一种可以更新决策树节点信息的方法，以辅助制定风控规则。一、sklearn决策树Sklearn中有两个决策树API方法，分别是：tree.DecisionTreeClassifier：CART分类树
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2024-06-13 23:10:40
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报表体系的搭建对于任何一家金融机构都尤为重要，对于风控模型来说经上线部署后会因内外部各种因素引起模型分数偏移，甚至出现错误。因此，为了能在第一时间发现问题，我们需要对模型进行动态监控。有一套相对完整的报表系统，能对模型的有效性、稳定性进行监控，更好地保证模型运行以及迭代新的模型版本。对于一般的风控模型，即ABC卡来说，简单地可以把监控分为前端监控和后端监控。这两张报表主要是反应分数分布和区分能力的
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2023-10-16 19:10:40
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本文将按《数据化风控——信用评分建模教程》行文逻辑，并结合相关参考材料，为大家梳理本书涉及的重点知识，也算是自己读书笔记分享。有需要的同学可先收藏、点赞，以便回顾学习和吸收，当然，如果愿意关注我，自然也是极好的^_^第一章 信用评分基础认识与应用 第一节 信用评分卡简介在信贷审批行业中，为提升审批效率并降低人工审批成本，信用评分卡模型应运而生。我们平时接触到的平均分卡主要
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2024-01-25 20:21:09
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Ch1 互联网金融的申请过程，通常由用户从移动端发起，首次贷款用户会经理申请、四要素验证、授信与额度利率定价、多层审批、用户提款等多个环节；对于还款后再次贷款的复贷客户，平台通常会基于更好的信用评估结果，并根据历史还款表现对其进行额度管理。流程如图所示。 首次贷款用户需要依次通过反欺诈引擎、信用评估引擎、人工审核的审批。信用评估引擎主要包括政策规则筛选、信用规则筛选、申请评分卡
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2023-08-05 21:08:00
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零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工程做准备数据总体了解：读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度；通过info熟悉数据类型；粗略查看数据集中各特征基本统计量；缺失值和唯一值：
查看数据缺失值情况查
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2023-10-20 19:50:43
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在策略制定的过程中，很多同学在咨询有没有通用的方法论可以介绍下，今天我们给大家推荐一个在策略分析中比较有效的方法：①确立目标②分解目标 ③分析数据 ④生成策略 ⑤策略调优1.确立目标策略最基础的流程： 准入—反欺诈—授信 第一个模块的准入策略作为其中第一个策略单元，也是其中第一个关卡。其目标是滤掉百分百你不想要的非目标客群，而不是百分百精确定位到你想要的目标客群。所以我们看到一半上的准入策略基本都
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2024-04-29 14:43:26
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在评分卡没有上线之前或者在评分卡之外的变量，经常需要对相应的变量进行标准化的分数的转化。如何计算相应的评分？相信很多做规则策略的同学，还有做模型的同学都疑惑于此？今天这篇文章，重点分享这个知识点。学习了今天的方法，不需要做一套评分卡，简单些用违约率跟ODDS就能做具体的变量打分。先展示下评分结果，再拆解下具体的算法过程。具体的表格的呈现结果： 上面展示的结果，主要由两部分组成： Part1：每
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2024-01-17 10:29:32
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风控的本质是对客户风险的识别，对客户风险的识别需要多维度的数据进行评定在应用中比如先求流行的互联网金融本质是对客户的行为或者信用进行评估；每家公司对数据掌握的程度不一样且对风险的容忍程度也不一样因此在申请额度的时候每个公司的金额也不一样，比如同一个客户在支付宝借呗或者微信微粒贷借的金额也会不一样因为掌握的数据不同；A卡（Application score card）申请评分卡在申请评分卡中一般分为
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2023-12-12 21:33:48
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1.业务理解业务的理解是做好模型的前提，才能更好的指标模型的方向，一般包括以下几个方面： 1.建模的目的及目标 2.好坏标签的确定 3.时间窗口的确定 4.建模的时间周期2.数据准备与预处理1.需要获取哪些数据，如何获取 2.数据的时间格式、特殊格式的处理 3.数据的极值/异常值（箱线图和分位数） 4.数据的缺失值（完全随机缺失、随机缺失、完全非随机缺失），补缺或作为一种状态 5.文本数据——主题
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2023-10-17 08:44:21
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# 风控数据产品架构科普
随着数字化进程的不断加快，风险控制已经成为金融机构、互联网公司及其他各种业务领域所面临的重要挑战。为了有效地识别、评估和管理风险，建立高效的风控数据产品架构显得尤为重要。本文将从风控数据产品的定义、架构、核心组件及代码示例等方面进行探讨。
## 一、什么是风控数据产品？
风控数据产品是指通过数据分析、模型建立与监控系统等方法，帮助企业识别潜在风险并制定相应策略的工具
# 数据化风控与Python
在金融行业，风险控制是一项至关重要的工作。随着大数据和人工智能技术的发展，数据化风控逐渐成为主流。通过Python，数据分析师和风控人员可以快速处理数据，建立模型，进行风险评估。本文将介绍如何利用Python进行数据化风控，并给出相应的代码示例。
## 什么是数据化风控？
数据化风控即利用数据分析技术，对潜在风险进行识别、评估和管理。这一过程通常包括数据收集、清
# 数据仓库与风控：构建智能化风险管理平台
在当今数据驱动的时代，企业对风险管理的需求日益增加。数据仓库作为一种集中存储和管理企业各类数据的技术，成为了风控领域的重要工具。本文将探讨数据仓库在风险控制中的应用，介绍风控的数据流程，并提供相关代码示例，以帮助大家更好地理解这一主题。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个用于存储历史数据的系统，旨在支持分析和报告。它将来自多个来源的数据整合到一
为什么要做风控系统不做的话，会有以下风险：各种小号、垃圾账号泛滥撞库攻击、盗号、毁号、拖库等拉新 10w 留存率不到 5%百万营销费用，却增加不了用户粘性投票票数差距非常悬殊各种榜单被垃圾账号占领实物奖励被机器人领走红包被秒抢下单不付款占库存虚拟占座刷单炒信……风控场景营销活动反作弊防御现金红包奖励、优惠劵促销、电商秒杀等营销活动场景下薅羊毛、黄牛党倒卖等各种欺诈行为内容防盗爬防御行业竞争数据、高
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2024-07-17 00:53:50
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在风险管理中，数据分析算是一个最基本也是最重要的环节，往往决定着风险管理的好坏差异。数据分析师就像一位侦查兵，数据一有变动就能马上感知。不需像模型岗位，需要等待数据累积到某个量级才能建模。 一个优秀的数据分析师不仅要懂得怎么提数做分析，当然更要懂业务。高级的数据分析更是需要结合数据分析的结果提供到位的解决方案。 不少打算从事风控数据分析的同学都在询问同一个问题，即风控中的数据分析究竟需要做哪些具体
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2023-09-28 11:07:06
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