👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 文章大纲 PostgreSQL金融风控分析案例：风险数据清洗与特征工程实战 一、案例背景：金融风控数据处理需求 二、风险数据清洗实战 （一）缺失值处理策略 （二）异常值检测与修正 （三）重复数据处理 （四）数据质量报告 三、特征工程实践：从原始数据到风控特征 （一）时间序列特征构建 （二）信用风险特征衍生 （三）特征转换技术 （四）特征选择方法 四、PostgreSQL性能优化实践 （一）索引优化策略 （二）存储过程优化 （三）执行计划分析 五、总结与最佳实践 （一）实施效果 （二）PostgreSQL最佳实践 （三）未来优化方向 PostgreSQL金融风控分析案例：风险数据清洗与特征工程实战 一、案例背景：金融风控数据处理需求 在金融风控领域，数据质量直接影响风险评估模型的准确性。 某消费金融公司拥有百万级贷款用户数据，包含以下核心数据集： 数据模块 数据表 核心字段 数据量 更新频率 基础信息 user_basic user_id、age、education、employment_status 800万条 实时 交易记录 transaction user_id、trans_date、amount、merchant_type 5000万条 每日
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