2.2 利用Python进行信用评分

一、信用风险和评分卡的基本概念

信用风险：未履行合同的义务而造成的经济损失的风险。
评分卡：以分数的形式来衡量风险几率的一种手段，分数越高越安全。

二、数据预处理

1、数据展示

2、缺失值

填补缺失值的方法：

df = df.dropna()  #去掉缺失值行
df = df.fillna(num)  #补充固定的数
df = df.fillna(df.mean())  #补充均值
df = df.fillna(df.median())  #补充中位数
df = df.interpolate()  #插值法

3、异常值

处理异常值的方法：
盖帽法
分箱法

三、探索性分析

单变量分析
多变量分析

四、WOE值替换和LR建模

五、把LR模型转化为对应的分数