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阿里天池比赛地址：
零基础入门金融风控-贷款违约预测
DataWhale组队学习地址：
九月组队学习
本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第四场 —— 零基础入门金融风控-贷款违约预测。
赛题以金融风控中的个人信贷为背景，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，解决实际问题，帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。
为了更好的引导大家入门，赛题方同时为本赛题定制了学习方案，其中包括数据科学库、通用流程和baseline方案学习三部分。通过对本方案的完整学习，可以帮助掌握数据竞赛基本技能。同时平台也将提供专属的视频直播学习通道，敬请关注平台通告。
赛题以预测用户贷款是否违约为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取80万条作为训练集，20万条作为测试集A，20万条作为测试集B，同时会对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进行脱敏。
FieldDescriptionid为贷款清单分配的唯一信用证标识loanAmnt贷款金额term贷款期限（year）interestRate贷款利率installment分期付款金额grade贷款等级subGrade贷款等级之子级employmentTitle就业职称employmentLength就业年限（年）homeOwnership借款人在登记时提供的房屋所有权状况annualIncome年收入verificationStatus验证状态issueDate贷款发放的月份purpose借款人在贷款申请时的贷款用途类别postCode借款人在贷款申请中提供的邮政编码的前3位数字regionCode地区编码dti债务收入比delinquency_2years借款人过去2年信用档案中逾期30天以上的违约事件数ficoRangeLow借款人在贷款发放时的fico所属的下限范围ficoRangeHigh借款人在贷款发放时的fico所属的上限范围openAcc借款人信用档案中未结信用额度的数量pubRec贬损公共记录的数量pubRecBankruptcies公开记录清除的数量revolBal信贷周转余额合计revolUtil循环额度利用率，或借款人使用的相对于所有可用循环信贷的信贷金额totalAcc借款人信用档案中当前的信用额度总数initialListStatus贷款的初始列表状态applicationType表明贷款是个人申请还是与两个共同借款人的联合申请earliesCreditLine借款人最早报告的信用额度开立的月份title借款人提供的贷款名称policyCode公开可用的策略_代码=1 新产品不公开可用的策略_代码=2n系列匿名特征匿名特征n0-n14，为一些贷款人行为计数特征的处理
数据分析阶段，我们需要对数据进行进一步的理解和分析。
通常的处理过程可以包括：
标签组：[信贷]
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