数据科学案例信用欺诈风险建模（高度类失衡数据）数学建模

为评分卡和相关模型构建提供详细说明，辅以完整的SAS宏代码，实用且易于理解。

数学建模是应用数学的一个分支，利用数学模型解决各种现实世界问题。其过程涵盖问题分析、假设设定、数学公式推导、模型求解及结果验证等步骤。数学建模的具体应用广泛涉及工程设计、经济分析、系统控制及管理决策等领域。文中详细介绍了微积分模型、随机数学模型以及模型软件工具的应用案例，包括航行问题和椅子稳定性问题的数学解析。

这份文件深入分析了数学建模的经典案例，通过逐步探讨三种模型，获得了更精确的解答，并附有Matlab程序。

这个项目源自暑期实习，所有代码和数据均公开，供数据分析初学者学习。项目通过描述性统计分析和数据处理，包括分类变量重编码、异常值识别和缺失值填补。模型方面采用了逻辑回归、glmnet惩罚逻辑回归、支持向量机等，并绘制了ROC曲线和混淆矩阵进行可视化。建议进一步尝试其他模型如分类树、随机森林、集成模型和神经网络以改进模型性能。

数学建模论文主要讨论如何利用数学方法解决实际设计问题，以2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛中的创意平板折叠桌为例。论文首先分析了折叠桌的几何设计，确定了木条数量、长度和角度，并利用MATLAB进行模拟。其次，通过材料力学进行受力分析，优化了平板尺寸和材料利用率，确保了桌子的稳定性和成本平衡。最后，论文讨论了处理任意形状桌面边缘线的设计策略，展示了数学建模在工程实践中的应用价值。

信用评分的资料还挺全的，尤其是像鹏元 800这样的评分系统，能直接把个人信用打成分。建模方式也比较丰富，不止看违约，还能用来做响应度、忠诚度之类的。适合搞风控、信用卡审核、额度核定这些业务场景的同学参考下。 信用风险评分卡那篇文章讲得挺细，适合刚入门的朋友看看，能帮你理清评分卡设计流程。用SAS建模的那篇指南也不错，虽然界面老旧，但思路实在。 如果你用的是R 语言，别错过那篇“使用 R 语言信用评分数据的技巧”，里面提到的逻辑回归、WOE 编码都蛮实用。还有一篇九种机器学习模型建信用卡评分的文章，想搞点花活的可以看看。 做数据科学或者数据挖掘的朋友也有料，比如信用欺诈模型、风控建模流程。你还可

这是一个非常出色的数学建模案例，对研究生们来说，观看后将会有相当大的收获。

微分方程的获奖建模论文整理，简直是建模小伙伴的福音。整理得挺系统，从常微分方程到偏微分方程，连带数值方法、建模技巧、应用案例都捋得明明白白。你要是正好备战国赛，或者平时想提升建模功力，这份资源还挺值得一看。

个人经验分享 基础思路运用：展示如何在数学建模中应用基础数学思路。 个人心得： 探讨数学建模实践中的思考和收获。