python信用评分卡(附代码,博主录制)
互联网金融可以应用的大数据,首先体现在社交数据:微博微信等社交平台早已深入人们的日常生活中,产生了大量文本数据和图像视频数据,这些数据的处理和存储,分析,对于相关互联网企业产生了挑战。相应的存储,处理和分析的需求应运而生。
这些数据的第一个特点是非结构化,不是像传统的数据,每个变量定义清晰,一条一条地存储在数据表中。
本文探讨互联网金融领域中,大数据与传统数据在信用评分卡模型中的应用与局限。分析了社交数据的特点及其对风控模型的贡献,强调了目标变量与输入变量的有效拼接对模型准确性的重要性。
互联网金融可以应用的大数据,首先体现在社交数据:微博微信等社交平台早已深入人们的日常生活中,产生了大量文本数据和图像视频数据,这些数据的处理和存储,分析,对于相关互联网企业产生了挑战。相应的存储,处理和分析的需求应运而生。
这些数据的第一个特点是非结构化,不是像传统的数据,每个变量定义清晰,一条一条地存储在数据表中。
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