投稿日
2017年12月06日カテゴリー
データサイエンス共有
クレジットスコアリングについての当社の最新のブログシリーズを補完するものとして、ここで行動や申請のスコアカードを構築できる WPS Data Science Module(DSM)についての短いビデオをご紹介します。DSM の機能はワークフローエディターやデータプロファイラー、機械学習機能を含むポイントアンドクリックツール群です。
DSM やクレジットスコアリングについての詳細をお知りになりたい場合は、当社までご連絡ください。
- なぜクレジットスコアリングを行うのか?クレジットスコアとは?
- 他のデータサイエンティストが同じ段階を踏み類似した結果を出すにはどうすればいいのか
- データ準備はクレジットスコアカードの開発を含むいかなるデータマイニング計画にとっても鍵となる局面です
- 労力を最小限に抑える方法と鍵となる探すべき情報は何でしょうか?
- スコアカードの開発ではデータをスコアカードモデルへ変換する方法を説明します
- セグメンテーションか却下の推定かもしくはシンプルに保つか? – それが問題だ!
- 高度な検証フレームワークと偏ったデータの処理
- 信用リスク手法はスコアカード開発の後に行い、スコアカードの実装前に行う処理です。これで顧客のスコアをどのように解釈し、そしてそのスコアに対してどのような事が実行可能な処理として適しているかを知ることができます。
- スコアカードもしくは信用手法の実際の利点は実装することでのみ証明できます。
- 一つ一つの断片をまとめることで、 enterprise decision management(EDM)システムのより大きな全体像を構築します。