Publié
06 déc. 2017Catégorie
Science des donnéesPartager
Pour compléter notre récente série de billets de blog concernant le Credit Scoring, voici une brève vidéo présentant WPS Data Science Module (DSM), un ensemble d'outils permettant de créer des fiches d'évaluation comportementales et de demande. DSM inclut divers outils graphiques, notamment un éditeur de workflow, un profileur des données, et des fonctionnalités d'apprentissage automatique.
Contactez-nous si vous voulez plus d'informations sur DSM ou sur le Credit Scoring.
- Pourquoi avoir recours au Credit Scoring ? Qu'est-ce que le score de risque de crédit ?
- Faire en sorte que d'autres spécialistes de la science des données puissent reproduire les mêmes étapes et obtenir des résultats similaires.
- La préparation des données est un aspect essentiel de tout projet d'exploitation des données, notamment la mise au point d'une fiche d'évaluation de risque de crédit.
- Comment être concis, et quelles sont les informations clés ?
- Le développement d'une fiche d'évaluation consiste à transformer des données en modèle de fiche d'évaluation.
- Segmentation et inférence de rejet, ou simplicité – un choix difficile.
Credit Scoring : 7e partie – Autres points à prendre en compte en modélisation des risques de crédit
Cadre de validation avancé et gestion des données déséquilibrées.- La stratégie de risque de crédit est le processus qui vient après le développement de la fiche d'évaluation, mais avant son implémentation. Elle nous dit comment interpréter le score du client, et quel est le comportement approprié pour y répondre.
- La qualité d'une fiche d'évaluation ou d'une stratégie de crédit n'est révélé qu'à sa mise en œuvre.
- En assemblant les pièces de ce puzzle, nous créons une image plus large des systèmes décisionnels pour l'entreprise.
