转自：TED每日一推 今天我们来了解一些经济学方面的知识。 当我们在贷款时，银行会来评定你是否有能力来偿还。那么，当一个国家想要贷款时，评定机构是怎样运作的呢...
4 - 多元线性回归模型实战 5 - PCA实现客户信贷5C评级 前言 大样本的数据集固然提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了问题的复杂性。...如果我们分别对每个指标进行分析，往往得到的结论是孤立的，并不能完全利用数据蕴含的信息。但是盲目的去减少我们分析的指标，又会损失很多有用的信息。...能够理解 PCA 的基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，本文将详细介绍如何利用Python实现基于主成分分析的5c信用评级，主要分为两个部分： 详细原理介绍 Python代码实战 引入 在正式开始原理趣析前...有些人可能会直接对分类变量间进行卡方检验，然后把 p 值大的删去一些，这个其实应该被划分为手工的范畴，并不属于算法。 「有哪些压缩的方法？」...❞ 本次实战将围绕综合打分，即只选出一个主成分的情况来实现客户信用评级。
作者寄语 新增基金数据-基金评级，目前主要是上海证券评级、招商证券评级、济安金信评级三个数据源 更新接口 "fund_rating_all" # 基金评级-基金评级总汇 "fund_rating_sh...目标地址: http://fund.eastmoney.com/data/fundrating.html 描述: 获取天天基金网-基金评级-基金评级总汇 限量: 单次返回所有基金评级数据 输入参数 名称...: 单次返回所有基金评级数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 - - - - 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 代码 str Y - 简称 str Y - 基金经理 str Y - 基金公司 str...000602 富国安益货币A 张波,吴旅忠 富国基金 ... 8.76 16.21 0.00% 货币型 1 000009 易方达天天理财货币A 石大怿...,刘朝阳 易方达基金 ... 8.28 15.82 0.00% 货币型 2 000010 易方达天天理财货币B 石大怿,刘朝阳 易方达基金 ... 9.06
作者寄语 更新 中国-新增信贷数据 接口，通过本接口可以获取中国新增信贷数据接口，该数据从 200801 至今所有数据。...重要性：高：“信贷”即信用贷款，是指以借款人的信誉发放的贷款，借款人不需要提供担保。其特征就是债务人无需提供抵押品或第三方担保仅凭自己的信誉就能取得贷款，并引以借款人信用程度作为还款保证的。...更新接口 "macro_china_new_financial_credit" # 中国-新增信贷数据 新增信贷数据 接口: macro_china_new_financial_credit 目标地址...: http://data.eastmoney.com/cjsj/xzxd.html 描述: 获取中国新增信贷数据数据, 数据区间从 200801 至今, 月度数据 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数...macro_china_new_financial_credit_df = ak.macro_china_new_financial_credit() print(macro_china_new_financial_credit_df) 数据示例
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文是UCI金融信贷数据集的第二篇文章：基于LightGBM的二分类建模。...主要内容包含：数据基本信息缺失值信息不同字段的统计信息目标变量的不均衡性变量间的相关性分析基于QQ图的字段的正态检验数据预处理（编码、归一化、降维等）分类模型评估标准基于LightGBM建立模型1 导入库第一步还是导入数据处理和建模所需要的各种库...In 2:df = pd.read_csv("UCI.csv")df.head()Out2:3 数据基本信息1、整体数据量整理的数据量大小：30000条记录，25个字段信息In 3:df.shapeOut3...9.1 分类型数据处理针对分类型数据的处理：In 42:df["EDUCATION"].value_counts()Out42:EDUCATION2 140301 105853 49175...In 46:# 划分数据y = df['Label']X = df.drop('Label', axis=1, inplace=False)根据y中的类别比例进行切分：In 47:# 切分数据X_train_raw
一是电商大数据，以阿里巴巴为例，它已利用电商大数据建立了相对完善的风控数据挖掘系统，并通过旗下阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易数据作为基本原料，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。...二是信用卡类大数据，此类大数据以信用卡申请年份、通过与否、授信额度、卡片种类、还款金额等都作为信用评级的参考数据。...国内典型企业是成立于2005年的“我爱卡”，它利用自身积累的数据和流量优势，结合国外引入的FICO(费埃哲)风控模型，从事互联网金融小额信贷业务。...四是小额贷款类大数据，目前可以充分利用的小贷风控数据包括信贷额度、违约记录等。由于单一企业信贷数据的数量级较低、地域性较强，业内共享数据的模式已正逐步被认可。...六是生活服务类网站大数据，包括水、电、煤气、物业费交纳等，此类数据客观真实地反映了个人基本信息，是信用评级中一种重要的数据类型。
电商数据 以阿里巴巴为例，它已利用电商大数据建立了相对完善的风控数据挖掘系统，并通过旗下阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易数据作为基本原料，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。...信用卡数据 此类大数据以信用卡申请年份、通过与否、授信额度、卡片种类、还款金额等都作为信用评级的参考数据。...国内典型企业是成立于2005年的“我爱卡”，它利用自身积累的数据和流量优势，结合国外引入的FICO(费埃哲)风控模型，从事互联网金融小额信贷业务。 3....小额贷款数据 目前可以充分利用的小贷风控数据包括信贷额度、违约记录等。由于单一企业信贷数据的数量级较低、地域性较强，业内共享数据的模式已正逐步被认可。 5....生活服务类网站数据 包括水、电、煤气、物业费交纳等，此类数据客观真实地反映了个人基本信息，是信用评级中一种重要的数据类型。
（2）商业征信体系——信用评级机构和社会征信机构 信用评级机构：主要应用于债券市场和信贷市场。...2012 年共有70 多家评级机构，其中8 家获准从事债券市场评级业务，当年共完成债项评级1672 笔，同比增长42%；其余从事信贷市场评级业务，共完成信贷市场主体评级近5 万户，同比增长近5%。...信贷服务是Experian 最大的业务板块，2014 年占营业收入比重为49.2%；而以征信业务为基础，利用数据优势发展其他增值业务，客户互动服务、市场营销解决方案、决策分析亦成为重要收入来源，分别占20.4%...年9 月创立，旨在利用大数据技术重塑审贷流程，帮助在传统信用评估体系下因风险高估而难以获得信贷服务的个人拿到融资，并降低其借款成本。...3、日本：行业协会主导模式 日本的征信体系划分为三个类别——银行体系、消费信贷体系和销售信用体系，分别对应三大行业协会——银行业协会、信贷业协会和信用产业协会。
https://yuyy.info/big_data/class_4_Toshare：给上证50的股票是否值得投资评级/实验二_上证50是否值得投资.html 获取上证50股票信息 image.png...image.png 选取关键信息 pre_eps,上年同期每股收益 image.png 查看获取到的信息 image.png 获取全部信息 并和上证50股票信息合并 连接列为股票编码code image.png 提取数据
评级模型掌握在FICO（费埃哲）公司手中，三大征信公司在其模型基础之上，结合自身数据特点，开发个性化的FICO 评分模型。...目前日本共有三大个人信用信息中心（CIC信用信息中心、JIC全国信用信息中心联合会、KSC全国银行个人信用信息中心）和两大企业征信机构（帝国数据银行、东京商工）。 ...征信数据产品化的核心环节在于信用评级模型，国内大多数金融机构一般使用FICO或三大征信公司提供的评级模型。...随着云计算和大数据技术的发展，使得利用大数据优化传统信用评估方法成为可能，降低了融资双方的信息不对称和交易成本。 ...在业界有许多利用大数据进行信用评估以此提供互联网金融服务的成功案例，并有文献将其定义为大数据金融。例如：国内的金电联行和国外的kabbage。
Python数据可视化 利用pyecharts做数据大屏dashboard 首先做一个折线图 import os from pyecharts import options as opts from...ThemeType.PURPLE_PASSION, chart_id=1)) # 添加横坐标 .add_xaxis(attr) # 添加数据...，半径展现数据的大小 # area：所有扇区圆心角相同，仅通过半径展现数据大小 rosetype="radius", # 图表圆形半径 radius...# 旋转横纵坐标 .reversal_axis() .set_global_opts( # 横坐标放不下数据...dest='dashboard.html') Page_total() os.system('dashboard.html') 这就是运行好后的数据大屏
p=26184 在此数据集（查看文末了解数据获取方式）中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？...如果将模型拟合到训练数据集上，则将隐式地最小化误差。拟合模型为训练数据集提供了良好的预测。然后，您可以在测试数据集上测试模型。如果模型在测试数据集上也预测良好，则您将更有信心。...因此，通过将数据集划分为训练和测试子集，我们可以有效地测量训练后的模型，因为它以前从未看到过测试数据，因此可以防止过度拟合。 我只是将数据集拆分为20％的测试数据，其余80％将用于训练模型。...数据获取 在下面公众号后台回复“信贷数据”，可获取完整数据。...本文摘选《Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付》。
1 信贷类业务 1.1 传统信贷业务 信贷业务俗称放贷，传统银行主要从事业务。表现形式有面向企业的贷款，房贷，P2P，花呗、借呗、白条等。 信贷类业务利用了哪些信息不对称来挣钱？...所以传统银行需要通过收集数据评价借款人的还款能力，即借款人的信用评级。银行信用评级过程主要依靠信贷员对借款方的熟悉程度。 所以，这种传统银行信贷业务买卖利息的操作，对信息系统的要求不高。...这时候信贷行业的核心竞争力变成怎么才能更好地收集和处理数据。这就是大数据价值。...对于系统架构来说，信贷业务的特点是交易频率低，而且用户评级在短时间内不会大变，因此整个系统架构不需要实时组件，常用的批处理、大数据处理框架都能很好发挥作用。...简单的抵押赚不了啥钱，所以有些聪明人把一大堆房贷打个大包，然后按信用评级拆分成几个小包。类似的小包还可堆在一起，再继续拆分。最后再将拆分好的小包卖给投资人。
这个相关关系是机器从一大堆数据中筛选出来 的，也是人类可能永远都发现不了的。...美国国家记者俱乐部 的常客从来没有想过要再利用网上的媒体资源，阿蒙克、纽约和印度班加罗尔的分析专家们也没有想过要用这种方法来使用数据。...一旦得以有效利用，大数据就可以变革公司的赢利模式和传统交流方式。我们举一个典型 的例子，通过得到竞争对手所没有的行业信息，欧洲一家汽车制造商重新定位了与它的一个零件供应商的关系。...而这些设备监控到的汽车零部件的工作状况，能够在整合之后用来提高汽车的质量，因此，能够掌握这些数据的公司拥有非常大的竞争优势。...在商业环境更加和谐的情况下，也许会发生上面说到的情况，但是既然 汽车制造商已经在这个项目上花费了一大笔钱，它就会利用这个数据挽回一点点损失。
这或许是央行有意为之，充分利用民间数据渠道及各类企业优势，补全金融数据打造多元化征信产品形态构建健康征信大生态，央行这种拥抱趋势，接受差异性征信机构的态度就意味着只要中小征信机构足够有特色，与如今征信体系形成互补就可能获得关注和鼓励...2、巨头数据优势尚待验证。民营巨头闯入征信行业无非依仗其坐拥庞大的“社交数据”“电商数据”以及其他场景数据，希望利用过去累积的海量数据成形成可靠的个人征信评级系统。...美国的三大征信机构收集统计最多的也是信贷征信数据，甚至没有个人消费数据、通信数据、社交数据。即便有部分通信数据，也只是通信付费状况的履约数据。...巨头们的征信体系可能可以利用掌握的数据来反映个人的信用特征，但如何搭建在这个过程中的对错误认定的纠错机制和形成完善的征信体系就可以成为中小征信的入口。...据有关数据统计，我国目前有 80%的人群未被央行征信体系所覆盖，而没有信用数据就意味着无法从银行得到借款，所以超过 78%的中国人有信贷需求却无法得到满足。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含中国全部39所985院校的所有专业类别，以及这些专业在学科评估中所得到的评级，是否为国家特色专业的信息。...根据这些数据评估学校的专业实力。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 爱数科官方整理 http://idatascience.cn/dataset-detail?table_id=100038
p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？...如果将模型拟合到训练数据集上，则将隐式地最小化误差。拟合模型为训练数据集提供了良好的预测。然后，您可以在测试数据集上测试模型。如果模型在测试数据集上也预测良好，则您将更有信心。...因此，通过将数据集划分为训练和测试子集，我们可以有效地测量训练后的模型，因为它以前从未看到过测试数据，因此可以防止过度拟合。 我只是将数据集拆分为20％的测试数据，其余80％将用于训练模型。 ...同样，数据点显示出一种优美的曲线。但是，我们的模型使用非常复杂的曲线来尽可能接近每个数据点。因此，具有高方差的模型具有非常低的偏差，因为它几乎没有假设数据。实际上，它对数据的适应性太大。...---- 本文摘选 《 Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付 》
最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？...如果将模型拟合到训练数据集上，则将隐式地最小化误差。拟合模型为训练数据集提供了良好的预测。然后，您可以在测试数据集上测试模型。如果模型在测试数据集上也预测良好，则您将更有信心。...因为测试数据集与训练数据集相似，但模型既不相同也不相同。这意味着该模型在真实意义上转移了预测或学习。...因此，通过将数据集划分为训练和测试子集，我们可以有效地测量训练后的模型，因为它以前从未看到过测试数据，因此可以防止过度拟合。 我只是将数据集拆分为20％的测试数据，其余80％将用于训练模型。 ...同样，数据点显示出一种优美的曲线。但是，我们的模型使用非常复杂的曲线来尽可能接近每个数据点。因此，具有高方差的模型具有非常低的偏差，因为它几乎没有假设数据。实际上，它对数据的适应性太大。
p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？...如果将模型拟合到训练数据集上，则将隐式地最小化误差。拟合模型为训练数据集提供了良好的预测。然后，您可以在测试数据集上测试模型。如果模型在测试数据集上也预测良好，则您将更有信心。...因此，通过将数据集划分为训练和测试子集，我们可以有效地测量训练后的模型，因为它以前从未看到过测试数据，因此可以防止过度拟合。 我只是将数据集拆分为20％的测试数据，其余80％将用于训练模型。 ...同样，数据点显示出一种优美的曲线。但是，我们的模型使用非常复杂的曲线来尽可能接近每个数据点。因此，具有高方差的模型具有非常低的偏差，因为它几乎没有假设数据。实际上，它对数据的适应性太大。...---- 本文摘选 《 Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。
/usr/bin/python # coding=utf-8 ''' @author: lenovo @software: 3.6 PyCharm @file: 8W信贷数据处理.py @time...: 20170531 @function:Credit data processing and preliminary analysis 信贷数据处理与初步分析 @edition :...raw_data = pd.read_csv(csv_file_path,engine='python') #查看数据集 print('\n数据预览：',raw_data.head...load_amout_group_by_state_df.to_csv('C:/Users/lenovo/Desktop/...output/load_amout_by_state.csv',index=False) #Q:借贷评级...data_group_by_grade_term_df=pd.DataFrame(data_group_by_grade_term).reset_index() print('/n借贷评级
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