2019数字中国创新大赛：消费人群画像与信用评分技术解析

资源摘要信息: "2019数字中国创新大赛 消费者人群画像 信用智能评分" 知识点: 1. 数字中国创新大赛：这是一个以推动中国数字化进程为主题的创新竞赛活动，旨在汇聚全国乃至全球的创新力量，通过比赛选拔出在数字化领域有杰出贡献的项目和人才。 2. 消费者人群画像：人群画像（Persona）是指通过收集和分析消费者的性别、年龄、职业、教育水平、兴趣爱好等信息，构建出的一系列具有代表性的消费者模型。画像通常用于帮助公司或组织更精准地理解目标市场，以便为不同群体提供更有针对性的产品和服务。 3. 信用智能评分：这是一种基于大数据分析和机器学习技术来评估个人信用状况的方法。它通过分析个人的消费行为、偿债能力、信用历史等多维度数据，为每个消费者生成一个信用评分，通常被金融行业用于贷款审批、信用卡发放等信用管理业务。 4. 特征工程：在机器学习项目中，特征工程是一个关键步骤，指的是从原始数据中提取相关特征，构建模型能够有效学习的输入变量。通过适当的特征工程处理，模型的预测性能往往能得到显著提升。 5. 特征构建案例：本团队构建的特征包括： - 前五个月消费总费用：通过计算近六个月消费总费用与当月费用的差异，来推测前五个月的消费总和。 - 当月费用与过去六个月的比较：通过计算当月费用与之前月份的平均费用或总费用的差值，来表示消费趋势。 - 网龄分箱：使用模运算将网龄数据分组，便于模型处理。 - 布尔型特征相加：将多个布尔值（0或1）的特征相加，转化为数值特征，简化模型处理。 - 分箱技术：将连续的数值数据按照一定的区间划分成离散的“箱”，有利于模型处理非线性关系。 6. 模型应用：本团队采用了多种树模型，包括lightGBM、xgboost、catboost、GBDT和RandomForest，这些都是在机器学习领域广泛使用且表现优异的算法。这些模型在处理非线性和高维数据方面表现良好，适合复杂模式的挖掘。 7. 损失函数：在机器学习中，损失函数用于评估模型预测值和真实值之间的差异，指导模型的优化。本项目中使用了均方误差（mse）、绝对误差（mae）和Huber损失函数，这些损失函数各有特点，可以根据具体问题选择合适的损失函数以达到更好的模型性能。 8. 大数据与数据处理：在处理原始数据时，可能会遇到缺失值、异常值等问题。在本项目中，主办方已经对数据进行了一些预处理，但仍有数据难以分辨是空值还是0值。参赛团队需要对源数据进行适当处理，以提升模型的准确性。 9. 应用场景：本项目可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项，说明它的应用性很强，适合不同学习阶段的学习者，从入门到进阶都能从中获得实践经验和技能提升。 10. 数据竞赛和学习资源：此类竞赛不仅是一个展示自身能力的平台，同时也为参赛者提供了丰富的学习资源。通过参与竞赛，参赛者可以更深入地理解数据处理和机器学习模型的实际应用，为日后的专业发展奠定基础。