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基于大数据的P2P金融风险控制系统的设计与实现

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第12-20页
    1.1 论文的背景与意义第12-13页
    1.2 国内外发展现状第13-18页
        1.2.1 国外P2P网贷行业及其风险控制现状第13-14页
        1.2.2 国内P2P网贷行业现状第14-16页
        1.2.3 国内P2P网贷行业风险控制现状第16-18页
    1.3 论文主要内容及组织结构第18-19页
    1.4 本章小结第19-20页
2 相关技术概述第20-28页
    2.1 Web.py框架第20-21页
    2.2 RESTful架构及REST服务第21-22页
    2.3 Hive数据仓库第22-23页
    2.4 特征工程第23-25页
        2.4.1 特征预处理第24页
        2.4.2 特征选择第24页
        2.4.3 降维第24-25页
    2.5 其他公式第25-26页
        2.5.1 WOE值以及IV值第25-26页
        2.5.2 Ks值第26页
    2.6 本章小结第26-28页
3 金融风险控制系统需求分析第28-38页
    3.1 P2P产品线整体项目介绍第28-29页
    3.2 风险控制系统功能分析第29-34页
        3.2.1 风险决策第30-32页
        3.2.2 A/B模型测试以及模型管理第32-33页
        3.2.3 产品监控第33-34页
    3.3 数据库需求分析第34页
    3.4 性能需求分析第34-35页
    3.5 算法需求分析第35-36页
    3.6 本章小结第36-38页
4 金融风险控制系统设计第38-48页
    4.1 系统总体架构第38-40页
        4.1.1 表现层第38-39页
        4.1.2 业务逻辑层第39-40页
        4.1.3 数据层第40页
    4.2 数据库设计第40-47页
        4.2.1 实体关系第41-42页
        4.2.2 数据库表设计第42-47页
    4.3 本章小结第47-48页
5 特征工程以及风险控制模型开发第48-68页
    5.1 数据来源第48-50页
        5.1.1 内部数据源第49页
        5.1.2 第三方数据源第49-50页
    5.2 数据预处理第50-52页
        5.2.1 数据核对第51页
        5.2.2 数据清洗第51-52页
    5.3 特征工程特征衍生以及筛选第52-57页
        5.3.1 特征衍生设计与实现第52-56页
        5.3.2 特征筛选第56-57页
    5.4 Xgboost模型构建第57-63页
        5.4.1 Xgboost分布式部署第57页
        5.4.2 Xgboost算法概述第57-59页
        5.4.3 Xgboost训练以及结果第59-63页
    5.5 逻辑回归模型构建第63-64页
    5.6 Xgboost-L模型构建第64-67页
    5.7 本章小结第67-68页
6 金融风险控制系统详细设计及实现第68-80页
    6.1 风险控制系统包设计第68-69页
    6.2 风险决策模块详细设计与实现第69-75页
        6.2.1 风险控制模块流程设计第69-70页
        6.2.2 风险决策模块类设计第70-72页
        6.2.3 风险决策模块时序设计第72-73页
        6.2.4 风险决策模块反欺诈子模块设计第73-75页
    6.3 A/B测试模块详细以及模型管理设计与实现第75-77页
    6.4 监控模块详细设计与实现第77-78页
    6.5 本章小结第78-80页
7 金融风险控制系统测试第80-86页
    7.1 测试环境第80页
    7.2 功能性测试第80-83页
    7.3 非功能性测试第83页
    7.4 模型小流量线上测试第83-84页
    7.5 本章小结第84-86页
8 总结展望第86-88页
    8.1 项目总结第86页
    8.2 未来展望第86-88页
参考文献第88-90页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第90-94页
学位论文数据集第94页

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