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【資料】Credit Scoring, Response Modeling, and Insurance Rating

本週是2018年第26周,筆者堅持每週給大家推薦一份有價值的資料資料,這些資料的形式包括:書籍,論文,報告,程式碼,並且提供下載,歡迎大家持續關註,一起來學習,交流和分享。

2018年第26周第8份資料

書籍:Credit Scoring, Response Modeling, and Insurance Rating》(信用評分,響應模型和保險評級)

一:為什麼推薦這本書籍?

第二版的《信用評分,響應建模和保險評級》相對於第一版的做了重大改進。 特別是,他的標的是拓寬本書的範圍。本書作者將其作為金融服務社群的標的,但這些材料與在各種公共和私營部門組織中應用預測分析非常一致。 第二版還帶來許多更正,修改和擴充套件。 特別值得註意的是多模型“融合”系統的新篇章。 一般情況下,開發許多不同的模型,然後以某種方式組合在一起,通常比單獨模型提供更好的效能。想學習和應用信用評分或者響應模型或者保險評級的資料人,建議閱讀和學習。您有什麼讀後感,請分享到資料人網(http://shujuren.org)。

二:本書的主要內容有哪些?

本書的內容包括12個章節,摘錄部分如下:

第三章:樣本選擇。包括樣本視窗(樣本週期),樣本數量(分層抽樣和自適應抽樣),開發樣本和測試樣本,平衡技術等內容。如何選擇好樣本,這是一個需要認真思考的問題。

第七章:模型構建(引數估計)。包括線性回歸,邏輯回歸,神經網路,CART等演演算法和應用。

更多內容,請獲取資料,深入閱讀。

三:如何獲取資料?

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資料工作

我們公司大資料風控中心部門誠招:

1 風險分析和建模工程師(信用評分模型,反欺詐模型,額度模型|熟練常用ML演演算法|熟練使用R或者Python)

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