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【课程背景】
FICO评分应用的就是Divergence模型，目标函数很明确就是：
（1）让好坏客户评分均值距离尽量大；
（2）让各自的评分方差尽量小。
FICO评分模型的强势除了模型的稳健性、可解读之外，它的求解能力也是它的一大优势，FICO公司有专业建模工具（Model Builder）。
通过评分模型得到的评分基本是在（-2,2）之间的的小数，所以会进一步通过拟合、尺度化，将评分结果转化成于与业务相关的整数，拟合、尺度化这个技术在Logistics回归也会用到的，该过程的原理和推导！
整个课程都是浅入深出，如果你是从事信用评分/分类分析项目，想了解FICO评分工作原理，想了解拟合与尺度化过程，想发表这方面的论文，那么我相信本课程不会让你失望的，肯定会让你从中有很多收获！
【授课对象】
从事信用评分卡、数据挖掘的工作人员
【学习目的】
学习FICO公司所采用的变量分箱技术及区分度评分模型原理。
【课程特色】
- 使用SPSS Model Builder演示，可以自动分箱、模型求解
- 提供全套资料包括：评分原理说明、Matlab程序代码、测试数据
【课程大纲】
（1）评分卡建立流程与步骤简述
（2）变量分箱技术原理及实例说明
（3）区分度评分模型（divergence模型）原理说明
（4）评分结果的拟合与尺度化原理及实例说明
（5）FICO评分建模工具Model Builder简介
【讲师介绍】
周声华
重庆大学数理学院硕士毕业，曾多年从事于数据挖掘项目的工作，在国内第一时间接触到FICO相关资料，并参与了基于FICO评分技术的建模工具的开发。
讲义截图：
代码截图：
