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基于全息画像方法刻画的特征筛选框架的建立
第21任务： 对坏样本量的要求
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任务列表
第1任务： 课程介绍
第2任务： “数据”与“信息”
第3任务： 数据的功能
第4任务： 数据的基本特征
第5任务： 数据和资产及无形资产的联系及转换
第6任务： 数据资产的正式定义
第7任务： 数据资产的正式定义（从学术和国际标准来看）
第8任务： 数字资产与数据资产的本质区别（基于目前国内的实践）
第9任务： 行业应用介绍（企业全息画像）
第10任务： 异构异源数据的融合
第11任务： 支持全息画像构建的核心思路（含案例）
第12任务： 全息画像图谱的建立
第13任务： 小微企业（SMEs）的全息画像
第14任务： 如何通过全息画像对中大型企业进行信用评估
第15任务： 咖啡馆（CAFE）全息风险评估框架
第16任务： CAFÉ版本的评估流程（针对产业、城投）
第17任务： 评级标准的建立
第18任务： 另类数据：构建可以使用的黑样本数据
第19任务： 非结构化特征的提取
第20任务： 科学的信用评级
第21任务： 对坏样本量的要求
第22任务： 甄判能力（ROC、AUC）与高度关联（Odd Ratio）
第23任务： 筛选结果示例
第24任务： 针对中小型（SMEs）企业的全息画像方法
第25任务： 针对中大型企业风险特征的筛选的AI方法
第26任务： 评估体系的框架、流程与评级体系
第27任务： 大数据特征筛选（财务欺诈风险识别）
第28任务： CAFE全息风险评估系统介绍
第29任务： 在城投与产业信用评估中的实际应用与表
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