知識星球本週是2018年第26周，筆者堅持每週給大家推薦一份有價值的資料資料，這些資料的形式包括：書籍，論文，報告，程式碼，並且提供下載，歡迎大家持續關註，一起來學習，交流和分享。
2018年第26周第8份資料
書籍：《Credit Scoring, Response Modeling, and Insurance Rating》（信用評分，響應模型和保險評級）
一：為什麼推薦這本書籍？
第二版的《信用評分，響應建模和保險評級》相對於第一版的做了重大改進。 特別是，他的標的是拓寬本書的範圍。本書作者將其作為金融服務社群的標的，但這些材料與在各種公共和私營部門組織中應用預測分析非常一致。 第二版還帶來許多更正，修改和擴充套件。 特別值得註意的是多模型“融合”系統的新篇章。 一般情況下，開發許多不同的模型，然後以某種方式組合在一起，通常比單獨模型提供更好的效能。想學習和應用信用評分或者響應模型或者保險評級的資料人，建議閱讀和學習。您有什麼讀後感，請分享到資料人網（http://shujuren.org）。
二：本書的主要內容有哪些？
本書的內容包括12個章節，摘錄部分如下：
第三章：樣本選擇。包括樣本視窗（樣本週期），樣本數量（分層抽樣和自適應抽樣），開發樣本和測試樣本，平衡技術等內容。如何選擇好樣本，這是一個需要認真思考的問題。
第七章：模型構建（引數估計）。包括線性回歸，邏輯回歸，神經網路，CART等演演算法和應用。
更多內容，請獲取資料，深入閱讀。
三：如何獲取資料？
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資料工作
我們公司大資料風控中心部門誠招：
1 風險分析和建模工程師（信用評分模型，反欺詐模型，額度模型|熟練常用ML演演算法|熟練使用R或者Python）
2 資料開發工程師（大資料平臺開發，資料採集，資料預處理）
3 爬蟲工程師（掌握爬蟲技術，掌握反爬策略）
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文章推薦：
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