大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习模型分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python学习模型分析的解答，让我们一起看看吧。
如何利用python来构造一个***评分模型？
1.背景介绍
在大数据自动化审批实践中，信用评分技术已经是一项逐渐成熟的风险估值方法。在消费金融的风险控制实践中，信用评分卡模型已经得到广泛地应用。
何为信用评分卡？
简而言之就是利用客户已有的信息，这些数据可以来自一些三方平台（例如芝麻分、京东白条、微信、银行***）等。利用已有的历史数据对客户的信用状况进行量化，这种量化的直观反映就是信用的分值。
今天我们向大家展示如何来构造一个银行业普遍使用的***评分模型。这里我们使用的数据是国际上鼎鼎有名的data比赛Kaggle上的数据集：Give Me Some Credit ，一家德国银行的***客户历史数据。整个数据集上有超过10万条客户数据，数据量的庞大也为模型的准确度提高了保障。Kaggle大神Zoe已经给出了一个庞大且系统的完成代码集，我们这里则简化很多，以期能够管中窥豹。
数据处理、特征变量选择、变量WOE编码离散化、logistic回归模型开发评估、信用评分卡和自动评分系统创建以及模型评估。
数据来源于Kaggle上的数据集：Give Me Some Credit，共计有15万条样本数据，主要包括以下11个变量。
2 数据预处理
怎么学习python数据分析？
在不同的场景下通常可以***用不同的数据分析方式，比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景，当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务，对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。通过工具进行数据分析一方面比较便捷，另一方面也比较容易掌握。
但是针对于更加开放的数据分析场景时，就需要通过编程的方式来进行数据分析了，比如通过机器学习的方式进行数据分析，而Python语言在机器学习领域有广泛的应用。***用机器学习的方式进行数据分析需要经过五个步骤，分别是数据准备、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。
***用机器学习进行数据分析时，首先要了解一下常见的算法，比如knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等等，这些算法都是机器学习领域非常常见的算法，也具有比较广泛的应用场景。当然，学习这些算法也需要具备一定的线性代数和概率论基础。学习不同的算法最好结合相应的应用场景进行分析，有的场景也需要结合多个算法进行分析。另外，通过场景来学习算法的使用会尽快建立画面感。
***用Python进行数据分析还需要掌握一系列库的使用，包括Numpy（矩阵运算库）、Scipy（统计运算库）、Matplotlib（绘图库）、pandas（数据集操作）、Sympy（数值运算库）等库，这些库在Python进行数据分析时有广泛的应用。
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学习python数据分析，首先要掌握python基础知识，包括python语法、数据类型、控制结构、函数、类等，这些都是python数据分析的基础。
其次，要学习python数据分析的基本技能，包括数据清洗、数据可视化、数据分析、机器学习等，这些技能是python数据分析的核心。
此外，要学习python数据分析的常用库，如numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等，这些库是python数据分析的基础。
最后，要学习python数据分析的实际应用，如数据挖掘、数据挖掘、推荐系统、自然语言处理等，这些实际应用是python数据分析的重点。
总之，学习python数据分析，需要掌握python基础知识、学习python数据分析的基本技能、学习python数据分析的常用库、学习python数据分析的实际应用，这样才能更好地掌握python数据分析。
到此，以上就是小编对于python学习模型分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习模型分析的2点解答对大家有用。
