二、配套教材       关于课程的相关教材，可以点击注册登录云教材，进行搜索下载你所需的教材相关的PPT、教案、教学进度表等资源包，丰富你的课堂体验。

二、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 Python机器学习实战 三、配套教材       关于课程的相关教材，可以点击注册登录云教材，进行搜索下载你所需的教材相关的

一、课程简介      通过学习本案例，可掌握对获取的数据进行处理以及可视化分析的主要方法和技能，可以构建相应的模型进行客户分群，并进行模型评价，为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。 信用卡高速发展的背后是坏账风险的不断增大。据统计，2006年，台湾地区有900多万人拥有信用卡，现金卡，交不起卡债的人已达70多万，造成银行呆账超过1500亿新台币。为了推进信用卡业务良性发展，减少坏账风险，台湾各大银行都进行了信用卡客户风险识别相关工作，建立了相应的客户风险识别模型。本案例以用户资金流入与资金流出的记录为数据源，先对数据进行探索，然后对数据进行预处理，构建相应的特征，最后进行聚类参数的寻优并构建模型并进行评价。       本案例的主要分析目标如下。      （1) 识别高风险类客户和禁入类客户。       （2) 比较不同客户的风险。       （3）评估机构的信用卡业务风险并提出风控建议。   二、技术点       K均值聚类；雷达图；参数寻优。   三、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 Python数据可视化 Python机器学习实战

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