银联天擎反欺诈触发条件

问你一个问题啊，我很有钱吗？我也不知道，但是我知道如果我和马云在一起，人均资产绝对过亿是不是？那今天这条视频我们不要流量，只给你分享纯干货。如果你有任何疑问，也可以在评论区留言，我会筛选回答。 上一条视频中，我们提到了变异系数在天晴系统中的应用，那我们今天首先来讲解一下变异系数这个概念。 就像开头举的例子一样，我相较于马云偏差值过大，那变异系数就是不同的数据集离散程度的标准化指标。那在天晴彩信的数据中的应用就是，如果你的变异系数处在不正常的区间内，那么就会被当成异常样本于一体出。 那下面我们再来具体讲解一下变异系数的公式和算法。变异系数 c v 啊，这个 c v 变异系数等于标准除以 x bar， 也就是均值。 那么标准叉 s 又应该等于什么呢？标准叉 s 等于一除以 n 减一，那这部分一除以 n 减一，这一部分我们叫做它贝塞尔修正系数。那后面呢？这一整部分表示所有的样本与均值的偏差平方和反映数据的离散程度。 如果最后计算的变异系数的 cv 值越大，那么就说明这份数据的波动性就越大，数据失真的可能性也就越大。反过来说，如果 cv 值越小，那么就说明这份数据的波动值越小， 数据失真的可能性也就会越小。那关于各个行业的变异系数的不同，以及对应的使用方法，具体我们将在开年后四月份的线下课上给大家全面展开深度讲解。

one two 让故事不愁，不会再做，自由 也不曾回头。 我就等着对你说一句。

我就是这条该这条该，最靓的仔， 我天生就这么帅，我实力不允许你的，哈哈哈哈哈哈。

问你一个问题啊，如果一个人告诉你用他卖的秘制调料做出来的酱排骨特别的好吃，那至少这个人应该知道酱排骨是怎么做的吧？那不要求他技艺有如何如何精湛，我们也不要求他炉火纯青， 那至少他得知道酱排骨首先要煮沸焯水，再用酱料卤制，对不对？那至少他要知道用多大的火煮多少时间才能熟，对不对？ 那如果这个人连是否煮熟都不能判断，你还敢相信他卖的酱料就一定会好吃吗？但现实生活中有的时候呢，就是这么魔幻。那你说你考虑做牌牌的这个增量，那我问你做增量的目的是什么？是不是为了做商户类的受信？ 那你找的那个做牌牌增量的人，至少要懂商户类受信的底层逻辑风控要点吧。那你再想一想， 结合这个合集里前四条视频的内容，商户类产品的底层基石之一是不是天晴系统？上一期我们说到了天晴系统分为两个大的版本，分别是评分版和标签版。 那不论是这两个版本中的哪一个版本，都会根据模型特征和实际样本特征去进行匹配和比对，如果不符合模型特征的要求，就会被判定为失真样本，从而对这份样本进行剔除或者风险标记。 那交易样本都是冷冰冰的数字和代码，如何对这些数字和代码进行解读和转译？这中间又涉及到复杂的公式和数学概念， 比如说变异系数和正态分布。那这里呢，我们对正态分布这个概念做一个简单的理解，在正常的交易中，绝大多数都是随机数出现的结果，但是这些随机数会围绕一个平均数扎堆出现。 举例，平均数的偏离值越大，出现的概率也就越低。那说人话，举个例子来说就是，比如你去海底捞吃顿火锅，正常一桌四个人消费，嗯，可能八百块钱左右，那是常态。 但是你说你有没有可能我今天在海底捞消费五千块钱？当然有可能了，我难道不能组织公司的同事去海底捞搞个团建吗？ 啊？但又是你说海底捞可不可能每一桌都消费五千块钱，那当然不可能。把上述的正态分布用图像来表示，就是中间高两边低的中型的图。 那了解了以上的很浅显的一些知识，牌牌增量的服务商到底应该如何甄别？你再想一想啊，那对了，不要来问我做不做增量。牌牌增量我不做。贸易增量我更不做。 天晴在各个场景中的正态分布算法又会有到哪些区别和不同？具体我们将在开年后四月份的线下课上给大家做全面展开深度讲解。关于变异系数的概念和应用，我们将在下一条视频中展开。

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