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华为“数据网络宝典”经历了三个版本。随着网络设备从华三到华为自研的切换，产品特性包括组网都发生了变化，为更好帮助软件服务工程师快速掌握自研设备对应的数据网络技能，11年底数据网络团队推出宝典V1.3版。V1.3相对之前的版本有较大的变化，深受大家喜爱的“悠嘻猴陪你学数通”替代了V1.2的“知识点详解”。前期很多前线兄弟发邮件询问悠嘻猴，请大家放心，悠嘻猴一定会陪各位在数据网络的路上一直走下去。

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数据说明： 笔者通过文献分析，汇总了上市公司常用的35个数据指标，主要包含公司规模、资产负债率、总资产净利润率、净资产收益率、总资产周转率、现金流比率、应收账款占比、存货占比、固定资产占比、营业收入增率、是否亏损、董事人数、独立董事比例、两职合一、第一大股东持股比例、前五大股东持股比例、前十大股东持股比例、股权制衡度、股权制衡度、账面市值比、托宾Q值、是否国有企业、上市年限、公司成立年限、月均超额换手率、机构投资者持股比例、管理层持股比例、管理费用率、大股东资金占用、是否四大、审计意见、行业、年份等。

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互联网消费金融是互联网金融公司为满足个人消费者对商品和服务的消费需 求所提供的小额贷款并分期偿还的信贷活动。与传统消费金融相比，互联网消费 金融具有服务方便快捷、大幅度降低交易成本、覆盖群体更广的特点。随着经济 水平的不断发展，人们消费观念的升级，互联网消费金融也逐渐被更多消费者认 可。面对数以万计甚至是数以十万计的申请借款的用户时，则需要通过互联网和 计算机领域的技术来解决这个用户信用风险的预测问题。 本文针对互联网消费金融的小额贷款申请，探讨机器学习技术在这个领域中 的发展情况和实际应用情况，研究违约用户和履约用户这两批用户的各方面特征， 介绍了在信用风险评估领域比较流行的Logistic回归模型和GBDT(梯度迭代决策 树)模型，以及主流的模型性能评价指标。在具体的实验中，本论文使用机器学 习技术对网络信贷平台的用户进行建模分析,使用Information Value统计量筛选变 量特征，采取 woe (weightofevidence)编码的方式对变量特征进行重新编码，以 提升变量对两类用户的辨别能力，最后，使用Logistic回归模型和GBDT(梯度迭 代决策树)模型对申请贷

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