@Buccer 強(qiáng)崎场,可以試試
基于Python的信用評(píng)分卡模型分析(一)信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量體系包括主體評(píng)級(jí)模型和債項(xiàng)評(píng)級(jí)兩部分。主體評(píng)級(jí)和債項(xiàng)評(píng)級(jí)均有一系列評(píng)級(jí)模型組成读存,其中主體評(píng)級(jí)模型可用“四張卡”來表示,分別是A卡、B卡边败、C卡和F卡;債項(xiàng)評(píng)級(jí)模型通...
上一篇網(wǎng)貸平臺(tái)Prosper2005~2014貸款數(shù)據(jù)分析(一)中捎废,主要重要變量的介紹笑窜、幾個(gè)重要變量的轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)的探索性分析登疗。接下來排截,主要介紹數(shù)據(jù)缺失處理、模型分析和預(yù)測(cè)辐益。 ...
一断傲、摘要 本文詳述了如何通過數(shù)據(jù)預(yù)覽,基本數(shù)據(jù)分析智政、探索式數(shù)據(jù)分析认罩,缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)等方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)kaggle上Prosper借貸平臺(tái)貸款者還款與否這一分類問題如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的...
@Buccer 有些變量可以直接通過最優(yōu)分箱算法離散化续捂,有些變量通過算法會(huì)報(bào)錯(cuò)猜年。
基于Python的信用評(píng)分卡模型分析(一)信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量體系包括主體評(píng)級(jí)模型和債項(xiàng)評(píng)級(jí)兩部分。主體評(píng)級(jí)和債項(xiàng)評(píng)級(jí)均有一系列評(píng)級(jí)模型組成疾忍,其中主體評(píng)級(jí)模型可用“四張卡”來表示乔外,分別是A卡、B卡一罩、C卡和F卡杨幼;債項(xiàng)評(píng)級(jí)模型通...
下一篇文章的分享鏈接里面,有云盤的鏈接聂渊,里面分享了數(shù)據(jù)
基于Python的信用評(píng)分卡模型分析(一)信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量體系包括主體評(píng)級(jí)模型和債項(xiàng)評(píng)級(jí)兩部分差购。主體評(píng)級(jí)和債項(xiàng)評(píng)級(jí)均有一系列評(píng)級(jí)模型組成,其中主體評(píng)級(jí)模型可用“四張卡”來表示汉嗽,分別是A卡欲逃、B卡、C卡和F卡饼暑;債項(xiàng)評(píng)級(jí)模型通...
信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量體系包括主體評(píng)級(jí)模型和債項(xiàng)評(píng)級(jí)兩部分稳析。主體評(píng)級(jí)和債項(xiàng)評(píng)級(jí)均有一系列評(píng)級(jí)模型組成洗做,其中主體評(píng)級(jí)模型可用“四張卡”來表示,分別是A卡彰居、B卡诚纸、C卡和F卡;債項(xiàng)評(píng)級(jí)模型通...
“房?jī)r(jià)”畦徘,與其他商品的價(jià)格一樣,是需求與供應(yīng)在現(xiàn)實(shí)世界中的投影抬闯。每個(gè)人購(gòu)房時(shí)井辆,都會(huì)基于不同的需求進(jìn)行考慮。只不過作為不動(dòng)產(chǎn)溶握,房屋這一商品背后的供需關(guān)系略有特殊: 在我們生活的...
前段時(shí)間和幾個(gè)朋友討論過關(guān)于買房的問題,主要討論的就是該不該買奈虾、買不買得起和去哪買得問題夺谁。于是就產(chǎn)生了一個(gè)想法,分析一下深圳的房?jī)r(jià)情況肉微。 數(shù)據(jù)來源: 房天下:http://s...
為了獲取拉勾網(wǎng)的招聘信息匾鸥,對(duì)數(shù)據(jù)分析崗位的基本信息進(jìn)行爬取。之所以選擇拉勾網(wǎng)作為本項(xiàng)目的數(shù)據(jù)源碉纳,主要是因?yàn)橄鄬?duì)于其他招聘網(wǎng)站勿负,拉勾網(wǎng)上的崗位信息非常完整、整潔劳曹,極少存在信息的...
項(xiàng)目簡(jiǎn)介 自學(xué)數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技能有一段時(shí)間铁孵,到現(xiàn)在也算學(xué)到不少內(nèi)容锭硼,接下來打算慢慢找工作。在這之前打算將之前學(xué)的東西蜕劝,練習(xí)一遍檀头,慢慢增加熟悉度。本項(xiàng)主要打算復(fù)習(xí)岖沛,urllib...