【CCF新赛】个贷违约预测大赛指导班(结构化数据挖掘金融风控)

这门课解决什么问题

这份资料围绕结构化数据挖掘在金融风控场景的实际应用展开。很多做数据分析或刚转行 Python 编程的上班族，看完了基础语法和机器学习理论，真碰上一张几十万行、几百列字段且存在大量缺失值的信贷业务表，往往不知从哪下手。它解决的正是这个断层：怎么把一份原始的个人贷款记录，一步步处理成能预测是否违约的模型输入。与其说是在讲一场具体赛事，不如说是借赛题数据，演示一套完整的风控建模流程。如果你正卡在只会调包却看不懂业务特征，或想做风控算法岗却拿不出像样的项目经历，这套流程能给你一个明确的参照。

适合什么基础与建议先看哪几块

学习这份资料前，你需要具备基础的 Python 语法能力，能用 Pandas 做简单的数据筛选，并且大致了解决策树的工作逻辑。完全没写过代码的新手直接看会吃力，但如果你只是缺乏真实业务数据的实操经验，这套内容的节奏是能跟上的。建议先看赛题介绍与基线模型构建部分，搞清楚输入输出到底代表什么业务含义；接着直接跳到数据分析与特征工程这块，看懂如何处理信贷表里的空值和分类型变量；最后把高阶树模型与特征筛选方法连起来看，理解哪些字段对违约预测真正有贡献。不要一上来就死磕最后的模型融合，前面数据清洗的步骤才是决定最终结果是否靠谱的核心。

学完能独立做什么与资料怎么配合练习

过完这套流程，你应该能独立接手一份陌生的结构化业务表，完成从探查分布、清洗异常、构造衍生特征到训练树模型并输出预测概率的全过程。更关键的是，你能拿着这套特征工程方法论，迁移到信用卡欺诈预测或企业违约评估等其他风控任务上。练习时，不要干看视频里的代码截图，建议自己准备一份类似的信贷数据集，每看完一个处理环节就暂停，在自己的环境里复现。遇到特征筛选或模型融合的章节，先自己尝试跑一遍基础模型，记录下当前的分数，再去对照视频里的优化思路，看自己的特征构造或参数调优差在哪里。这种带着问题找答案的配合方式，比按部就班敲一遍代码有效得多。