【风控业务分析模型】

预测类

评分卡模型(Score Card Model)

评分卡模型是一种用于评估客户信用风险的分析模型，广泛用于金融、保险、电商等领域。通过对客户个人信息、历史交易记录等数据进行统计分析，构建出一个客户信用得分用于评估其信用风险水平。

欺诈检测模型(Fraud Detection Model)

欺诈检测模型是一种用于识别可疑交易或行为的分析模型，可以帮助企业及时发现和阻止欺诈行为。通常使用机器学习和数据挖掘技术，将不同类型的欺诈行为转化为特征，并训练出相应的分类模型，实现自动化的欺诈检测。

风险评估模型(Risk Assessment Model)

风险评估模型是一种用于评估企业或项目风险的分析工具，可以帮助企业制定有效的管理策略和决策方案。通常包括多个子模型，例如信用评估模型、市场风险模型、操作风险模型等。通过对各个方面的风险因素进行综合评估，得出企业或项目的风险等级。

催收模型(Collection Model)

催收模型是一种用于优化催收流程和提高催收效率的分析模型，主要用于金融或电商等领域。通常使用机器学习和数据挖掘技术，根据客户的历史还款记录、逾期情况等数据，预测客户的未来还款意愿和能力，并建立相应的催收策略和流程，以提高催收成功率和降低成本。

反洗钱模型(Anti-Money Laundering Model)

反洗钱模型是一种用于识别涉嫌洗钱或资金非法流转的分析模型，主要应用于银行、证券、保险等领域。通常使用机器学习和数据挖掘技术，结合大量的历史交易数据和数据挖掘技术，结合大量的历史交易数据和公开信息，识别和预测涉嫌洗钱或非法资金流转的行为，并及时报告和处理异常事件。

推荐系统模型(Recommendation System Model)

推荐系统模型是一种用于根据用户行为和偏好给出个性化推荐的分析模型。通过对客户个人信息，历史购买记录、浏览历史等数据的统计和分析，可以构建出一个推荐模型，用于为用户推荐合适的商品、服务等内容。

异常检测模型(Anomaly Detection Model)

异常检测模型是一种用于识别和预测异常行为或事件的分析模型。通常使用机器学习和数据挖掘技术，对历史数据进行分析和学习，构建出一个能够检测异常行为的模型，并实现自动化异常检测和预警。

回归模型(Regression Model)

回归模型是一种用于描述数据趋势和变化的分析模型。它通过对数据集中的变量进行统计和建模，来预测和描述变量之间的关系并进行趋势分析和预测。

非预测类

模型解释性分析模型(Model Interpretability Model)

模型解释性分析是一种用于解释预测模型背后逻辑和数据特征的分析方法。这种模型可以通过可视化或数学统计方法，帮助决策者更好地理解和解释模型的预测结果，并发现其中的规律和异常。

用户画像模型(User Profile Model)

用户画像模型是一种用于分析客户个人信用、行为偏好、兴趣爱好等数据，构建客户画像和分类，从而进行个性化服务和营销的分析模型。这种模型可以帮助企业更好地了解客户需求和行为特点，并制定符合他们兴趣和喜好的商品推荐和服务策略。

行为路径分析模型(Behavior Path Analysis Model)

行为路径分析模型是一种用于分析客户行为、行为路径和行为转化的分析模型。通过对客户购物历史记录和行为数据进行分析，可以清晰地了解客户的购物路径和购物习惯，进而指定更加精准的营销和促销策略，提高客户的满意度和忠诚度。

聚类分析模型(Cluster Analysis Model)

聚类分析模型是一种用于将大量数据按照相似性进行分类和划分的分析模型。通过对数据样本进行聚类分析，可以发现其中的规律和趋势，并进一步在不同的聚类类别中运用不同的营销策略。

关联规则模型(Association Rule Model)

关联规则模型是一种用于发现事物之间联系的分析模型。它通过挖掘数据中不同维度之间的相关性和依赖性，寻找其中隐含规律，并提供给决策者相应参考。

决策树模型(Decision Tree Model)

决策树模型是一种用于描述和分类数据的分析模型。它通过数据集按照指定属性进行分类，构建出一个树形结构的分类模型，以便更加清晰地了解数据之间的关系和特点。

文本挖掘模型(Text Mining Model)

文本挖掘模型是一种用于从非结构化文本数据中提取有价值信息的分析模型。通过对大量文本数据进行分析和挖掘，可以识别出其中的关键字、主题、情感等信息，并为企业决策提供有力支持。

多维数据分析模型(Multi-dimensional Data Analysis Model)

多维数据分析模型是一种用于处理复杂和多维数据分析的模型。它通过将数据按照多个角度进行切片、钻取和旋转等操作，展现数据在不同维度上的变化和趋势，以便更好地理解和分析业务数据。

多维数据分析模型学习链接：
从1维到6维-多维数据可视化策略
Bokeh交互式数据可视化快速入门