构建信贷风控模型

本文主要介绍了信用评分模型开发过程中的数据预处理、探索性分析和变量选择。

数据预处理主要针对缺失值用直接剔除法进行处理，对于异常值主要根据实际情况和箱形图的数据分布，对异常值进行剔除；探索性分析主要对各变量的分布情况进行初始的探究；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，然后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。

详情请查阅个人知乎专栏文章（这里发不出文章link，可搜索用户“细嗅蔷薇”-专栏“数据决策之路”）。