大数据风控中用户行为数据的采集、分析及应用

  风险控制是数据挖掘中最为常见的应用，通常通过以往历史数据判断用户违约的概率。 据统计，银行传统风控模型对市场上70%的客户有效，但另外30%的用户，其风控模型效果大打折扣。 大数据风控作为补充，利用行为数据来实施风险控制，可作为另外的30%客户风控的有效补充。 那么，大数据风控中，是如何进行行业数据分析的呢？   首先，让我们了解一下风控模型的开发流程 ↘ 数据抽取 ↘ 数据探索 ↘ 建模数据

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