商業銀行業建模型的一般性經驗總結

2022-08-13 04:09:14 字數 880 閱讀 2050

理論是高度通用的,但到最終落地的過程中,需要豐富的資料/業務知識, 以及一些tricks

一些長期實戰摸索出來的經驗,雖然夠不上有多高的理論高度,但就像hary potter無意間得到的half blood prince寫在課本裡的實驗備註,寥寥幾語,做起試驗來非常有用,有意想不到的效果

最近有個優秀的同事離職去網際網路大廠,他具有非常豐富的建模經驗。臨走前,跟他聊了不少關於模型的建模過程中的一些感觸,總結起來,挺有啟發的。

因此這裡結合自身及他人的零散經驗,不成體系的記錄一下(保持更新)

001. 回歸問題

002. 分類問題

003. 特徵構建

乙個分析師是否建模優秀,核心判別之一為是否能構建出有效有想法的特徵;

特徵決定著模型的上限

消費記錄建立的特徵庫最好 - lifestyle

連續問題離散化的分箱是常規套路

年齡/性別有時是非常關鍵的模型特徵,但由於模型的道德要求越來越高,性別年齡反歧視的背景下,國際大銀行有不再將其作為建模特徵的趨勢

004. 業務模型構建

不過推薦系統在金融產品處,那是錦上添花,沒有也行,而在電商/feed流那,則是核心的東西,靠這吃飯

聚類的數目選擇,一般用elbow法,但這個實踐中經常沒有明顯的肘部點。而聚類一般是為其他的業務服務的,因此在聚類的時候,簇數k可以依據業務的目的確定,如吳恩達提的下面案例

005. 演算法模型選擇

006. 模型檢驗評價及調參

007. 模型執行監測 ( 待完善)

008.  模型自動化 (雞肋記錄 ,忽略)

009.  模型驅動業務的價值 - 靈魂發問

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