一、7S規(guī)則 1.1 推行7S的目的 提升人的品質(zhì)，優(yōu)化人文環(huán)境 追求低成本、高效率和高品質(zhì) 消除浪費，實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化 1.2 5S的概念 整理（SEIRI）：區(qū)分要與不...
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常見工作方法總結（SWOT分析、PDCA循環(huán)、SMART原則、6W2H、時間管理、WBS分解、碎石法）
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搭建金融信貸風控中的機器學習模型-(7)神經(jīng)網(wǎng)絡
神經(jīng)網(wǎng)絡是一個適應性很強的模型，在回歸問題和分類問題中都有大量的實際應用。由于其模型的多樣性，針對不同的場景可衍生出不同的神經(jīng)網(wǎng)絡，神經(jīng)網(wǎng)絡模型的性能比較好，同時對數(shù)...
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搭建金融信貸風控中的機器學習模型-(6)模型驗證、監(jiān)控與調(diào)優(yōu)
1.模型的區(qū)分度 評分模型的作用是通過分數(shù)將好壞樣本進行區(qū)分。理想情況下，所有非違約人群的分數(shù)均高于違約人群的分數(shù)。因此我們需要某些統(tǒng)計量來衡量好壞樣本的分數(shù)差異性，...
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搭建金融信貸風控中的機器學習模型-(5)邏輯回歸模型與尺度化
在分類場景中，邏輯回歸模型是常用的算法。它具有結構簡單、可解釋性強、概率輸出軟分類等特點。 1.邏輯回歸模型 在分類模型中，目標變量是離散、無序型的變量。例如...
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搭建金融信貸風控中的機器學習模型-(4)特征分箱與編碼
風控建模常用邏輯回歸模型，模型的特征必須是數(shù)值型特征，因此需要對類別型特征進行編碼；此外，為了獲得模型的穩(wěn)定性，建模時需要對數(shù)值型特征進行分箱處理。最終，對進入模型的...
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搭建金融信貸風控中的機器學習模型-(3)評分卡與數(shù)據(jù)簡介
在構建評分卡模型的工作中，數(shù)據(jù)的預處理和特征構建工作是至關重要的一步。數(shù)據(jù)預處理可以有效處理缺失值和異常值，從而增強模型的穩(wěn)健性。特征構建工作可以從數(shù)據(jù)中提煉信息，形...
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最好的人生，不過九個字
圖片｜濱田英明 ? 物道君語：很多時候，你之所以不開心，只有三個原因：做了決定卻擰巴、過于討好別人、沒有好好對待自己。最好的人生，不過是做到這九個字：不將就，先悅己，再悅人。...
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你有哪些獨到的識人技巧？
1、在公共場合關門和說話小聲的人，通常心思細膩，為別人著想。 2、那些看起來不合群的人，只是很早就知道自己想要什么。 3、每天堅持做一些很辛苦、讓人感覺比較痛苦的事情的人，自...
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真正的高手，都在培養(yǎng)自己這3種能力
第一種能力： 強化自己瞬間解碼能力：快速看透本質(zhì) 《教父》里有句話影響了很多人： “花半秒鐘就看透事物本質(zhì)的人，和花一輩子都看不清事物本質(zhì)的人，注定是截然不同的命運?！?能一...
