（七）Python申请评分卡模型建立（图文+代码实现）数据集

通过使用Pytorch实现的卷积神经网络(CNN)，在kaggle中对fashionMNIST数据集进行训练并获得了91.5%的准确率。

来自论文《Eye Tracking for everyone》的数据集,通过它可训练iTracker卷积神经网络模型,由于空间过大,需要从百度云下载

Arima model data set

FP-growth发现频繁项集python实现(含数据集)，结构清晰易懂

信用风险评分卡研究-课本中涉及的所有SAS代码源文件，好资源

python爬虫爬取豆瓣评分数据

运行PD建立数据仓库模型

基于AHP的信用卡评分模型研究_冯振涛，论文可供下载。。。

信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成，其中主体评级模型可用“四张卡”来表示，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资用途，分为

本文主要介绍如何使用数据化手段对风险进行量化评估，并基于评分卡模型构建风险评估模型。其中包括特征工程、数仓建设、风险建模等重要步骤。通过智能化的风险控制，可以大幅提升企业的风险控制能力和业务效率。