消费者人群画像——信用智能评分(Group Image of Consumers---Intelligent Scoring of Credits) 赛题任务 中国移动福建公司提供2018年x月份的样本数据(脱敏),包括客户的各类通信支出、欠费情况、出行情况、消费场所、社交、个人兴趣等丰富的多维度数据,参赛者通过分析建模,运用机器学习和深度学习算法,准确评估用户消费信用...
中国移动作为通信运营商拥有海量、广泛、高质量、高时效的数据,如何基于丰富的大数据对客户进行智能评分是中国移动和新大陆科技集团目前攻关的难题。运营商信用智能评分体系的建立不仅能完善社会信用体系,同时中国移动内部也提供了丰富的应用价值,包括全球通客户服务品质的提升、客户欠费额度的信用控制、根据信用等级享受各类业...
sns.boxplot(data=df_data, x='当月是否看电影', y='信用分', hue='是否经常逛商场的人', ax=ax2) sns.boxplot(data=df_data, x='当月是否景点游览', y='信用分', hue='是否经常逛商场的人', ax=ax3) sns.boxplot(data=df_data, x='当月是否体育场馆消费', y='信用分', hue='是否经常...
可以接触到企业内部真实脱敏的数据,让参赛者在真实业务场景上使用数据;(3)进一步提升信用评估方法技能,通过此次参赛可进一步提升参赛选手的对用户信用评分的技能,可以用在用户画像和黑产识别上;(4)加强机器学习应用技能,通过此次参赛
模型竞赛评分方式是MAE,MAE是回归模型的一个评估指标,因此我们需要建立一个回归模型来解决问题。 欢迎各位同学报名<python风控建模实战lendingClub>,学习消费者人群画像-信用智能评分模型竞赛知识。 https://edu.51cto.com/sd/7c7d7 课程对该项目详细讲解,包括回归原理知识,梯度下降,正则化,岭回归,Lasso回归,弹性网络...
传统的信用评分主要以客户消费能力等少数的维度来衡量,难以全面、客观、及时的反映客户的信用。中国移动作为通信运营商拥有海量、广泛、高质量、高时效的数据,如何基于丰富的大数据对客户进行智能评分是中国移动和新大陆科技集团目前攻关的难题。运营商信用智能评分体系的建立不仅能完善社会信用体系,同时中国移动内部也提供了...
模型竞赛评分方式是MAE,MAE是回归模型的一个评估指标,因此我们需要建立一个回归模型来解决问题。 欢迎各位同学报名<python风控建模实战lendingClub>,学习消费者人群画像-信用智能评分模型竞赛知识。 课程对该项目详细讲解,包括回归原理知识,梯度下降,正则化,岭回归,Lasso回归,弹性网络,支持向量回归,xgboost回归,lightgbm回归...
DCIC-消费者人群画像—信用智能评分_中期Baseline 虹猫少侠 信用卡用户画像与场景分析 不羁发表于一个增长产... 信用风险评分卡研究—第一章—评分卡的开发过程 这本书对于小白入门来说不要更友好,虽然好老了,但是还是很经典。接下来就好好的研读和学习一下,并且把sas都转成python代码实现。 第一章 评分卡的开发...
竞赛地址:消费者人群画像-信用智能评分 - DF,CCF大数据竞赛平台 写在前面:过年前做了一下这个比赛,本来寒假期间预计的文章因为这个竞赛拖到了开学,竞赛还没有结束,如果有感兴趣的小伙伴,还可以去参加一下。过几天华为软挑要开始了,而且这个比赛也的确做不动了,所以弃赛总结经历了。最高名次在年前达到过17名,年...