该课程项目基于公开脱敏样本构建信用评分卡原型，我负责需求拆解与特征筛选，使用Python与scikit-learn完成逻辑回归与树模型对比，并组织组内交叉复核。在固定测试集上评估AUC与KS指标，整理误差分析与特征解释文档，按期完成课程报告与答辩展示。通过项目我完整走通智能风控建模流程，理解了评分卡在银行零售信贷场景中的应用边界与合规要求，也锻炼了团队协作与结果汇报能力。

该项目围绕模拟网点业务流水搭建可视化看板，我使用Python完成数据清洗并写入SQLite，前端以轻量图表库展示时段客流与业务量分布。在本地测试环境验证查询响应与数据一致性，记录指标口径说明与复现步骤，形成可演示的分析报告。项目锻炼了数据建模与结果表达能力，我也尝试将分析结论转化为网点排班与运营改进建议，加深了对数字化转型中数据驱动决策的理解。