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  1. 电子商务中诚信问题分析与对策

  2. 摘 要 I Abstract II 一、概述 1 （一）本文研究的背景 1 （二）关于电子商务中诚信问题研究现状 2 （三）本文的主要工作 3 二、电子商务诚信现状及问题 4 （一）电子商务的发展现状及特点 4 （二）电子商务中诚信的内涵 5 1、诚信的含义 5 2、 电子商务中诚信的内涵 6 3、 电子商务中诚信的影响 6 (三)电子商务中诚信问题的主要表现形式 8 1、价格欺诈 8 2、发货、付款不到位或不及时 8 3、产品的售后服务得不到保证 8 4、信息的安全性得不到保障 9 三 电子

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2013-07-07
    • 文件大小：513kb
    • 提供者：xiaoyingoo

  1. 评分框架体系

  2. 评价方法多而复杂，此评价方法可作为一个参考，让你脑海中立刻有一个评分方法框架

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-05-10
    • 文件大小：728kb
    • 提供者：qq_28073753

  1. 信用评分资料

  2. 针对不同的应用，信用评分分为 风险评分、收入评分、响应度评分、客户流失（忠诚度）评分、催收评分、信用卡发卡审核评分、房屋按揭贷款发放审核评分、信用额度核定评分等。 综合信用风险评分——鹏元 800 2005年4月底，鹏元征信有限公司自主研发的个人综合信用风险评分——“鹏元800”，正式对授信机构及个人提供信用评分查询服务。 “鹏元 800”通过建立数学模型对个人信用信息进行统计分析，以预测未来一段时间内发生违约风险的可能性，并用一个分数综合反应个人信用状况。 该信用评分体系共设6个等级，从32

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-07-13
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：yamaida

  1. 评分卡开发介绍

  2. 针对不同的应用，信用评分分为 风险评分、收入评分、响应度评分、客户流失（忠诚度）评分、催收评分、信用卡发卡审核评分、房屋按揭贷款发放审核评分、信用额度核定评分等。 综合信用风险评分——鹏元 800 2005年4月底，鹏元征信有限公司自主研发的个人综合信用风险评分——“鹏元800”，正式对授信机构及个人提供信用评分查询服务。 “鹏元 800”通过建立数学模型对个人信用信息进行统计分析，以预测未来一段时间内发生违约风险的可能性，并用一个分数综合反应个人信用状况。 该信用评分体系共设6个等级，从32

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2018-07-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yamaida

  1. 第五课：评分卡模型的评价标准

  2. 信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成，其中主体评级模型可用“四张卡”来表示，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资用途，分为企业融资模型、现金流融资模型和项目融资模型等。 A卡，又称为申请者评级模型，主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级，适用于个人和机构融资主体。 B卡，又称为行为评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户在续存期内的管理，如对客户可能出现的逾期、延期等行为进行预测，仅适用于个人融资主体。 C卡

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-05
    • 文件大小：866kb
    • 提供者：quantbaby

  1. 风控建模教程.pdf

  2. 1. 营销获客 2. 贷前风控 2.1 贷前审查 2.2 反欺诈 2.3 风控策略 2.4 风控建模 2.5 数据管理 风控总监训练营 ......................................................................................................792 4 节课玩转信用评分卡模型...................................

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：weixin_41358871

  1. 煤炭采制化信用等级评定方法及多“阀门”考核机制

  2. 针对矿井、选煤厂煤质管理考核体系中存在的短板,从河南能源化工集团焦煤公司实际出发,提出了采制化信用等级评定的考核办法,按照评分将采制化基础工作分为三个信用等级,实施该管理机制后,各基层单位采制化基础工作得到了较大提升,据此还探索性提出多"阀门"考核机制。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：475kb
    • 提供者：weixin_38621870

  1. 电费回收风险预测的大数据方法应用

  2. 基于电力客户的历史数据，采用客户的基本属性、用电行为、缴费行为、客户信用、行业前景信息等多个维度确定模型所需指标体系。通过指标的相关系数矩阵及信息值（information value，IV）筛选出最终进入模型的指标变量，同时采用最优分组的方法对变量进行分组，并进行证据权重转化（weight of evidence， WOE）。基于处理后的数据，运用逻辑回归算法构建用电客户电费风险预测模型，并依据得到的模型结果量化输出变量标准评分卡表，从而将客户划分为高风险、中风险和低风险用户，为不同的用户采取

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1015kb
    • 提供者：weixin_38651929