企业风控建模评分卡模型
前期独立完成6000多企业样本数据整合，将每个企业每个月月末数据作为一个样本点，处理缺失值、异常值，完成数据准备。并协助团队测试优化企业预警模型。
* 在测试的基础上，独立编写测试模型的自动化流程的python脚本，利用SQL语句关联8个相关的ebd数据表，直接执行python语句测试新的企业数据，简化繁琐测试操作流程，减少了操作执行的时间。
* 小微企业风控建模，采用评分卡模型，数据预处理主要根据实际情况和箱形图的数据分布，对异常值、缺失值进行处理，变量选择主要考虑了变量的分箱方法，根据分箱结果计算WOE值，检查变量之间的相关性，根据各变量的IV值来选择对数据处理有好效果的变量。训练LR模型调整参数，用ROC曲线对模型预测能力进行评估。计算测试样本中企业的违约率，通过企业的违约率给企业进行打分。