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银行数据仓库体系实践(18)--数据应用之信用风险建模

信用风险模型是数据仓库支持的重要数据应用之一，在风险建模分析阶段，数据仓库是建模样本数据以及衍生指标加工的主要提供者，业务人员一般在自助分析平台进行数据分析和建模，模型建立完成并部署后，会基于数据仓库数据进行模型效果的监控。

数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。

信用风险是指由于信用活动中存在的不确定性而导致银行遭受损失的可能性，确切地说，是所有因客户违约而引起的风险。比如资产业务中借款人无法偿还债务引起的资产质量恶化；负债业务中的存款人大量提取现款形成挤兑等等。

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1、等距分箱 卡方分箱 最优分箱：决策树分箱 这里应该是基于不同的指标会作出不同的分箱，基于ks的，或者给予gini系数，信息熵的。

2、分箱的方法有等宽、等频、聚类(k-means)、卡方分箱法、单变量决策树算法(IDCCART)、IV最大化分箱法、best-ks分箱法等。

梦幻契约新手礼包有哪些?

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关于机器学习应用不得不思考哪些问题?

如果我的数据越多，我的模型就越能够考虑到越多的情况，由此对于新情况的预测效果可能就越好。这是机器学习界“数据为王”思想的一个体现。一般来说(不是绝对)，数据越多，最后机器学习生成的模型预测的效果越好。

另一种类别是采用了“一应俱全” 的方法，通常作为专业的设计工具来使用，这一类工具提供大量的初级功能，并引起用户极高的学习兴趣，但通常在使用方式上与用户的思维方式不一致。

将模型应用到产品中并不是一件简单的小事 我在 / 在课本中我们很难学习到真正的特征选择和特征提取技巧 特征选择和提取方法和技巧常常无法从课本中学习。

第二，关于程序员转型。 和第一个问题有关，我们都是学习图灵机模型和冯诺伊曼架构长大的，思维方式相对固定。深度学习今年非常火爆，程序员又要开始转型。

现在你应该已经大致了解了机器学习工程师一天的日常了吧，接下来我会将我在其中获得的心得分享给你： 睁眼闭眼全是数据 很多时候，机器学习工程师都会专注于构建更好的模型，而不是改进构建它的数据。

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