在风控中，特征工程是非常重要的一环。特征工程主要是从原始数据中提取出更多的信息，以便于模型的训练和预测。以下是一些特征工程的案例：
1.SDK数据特征工程
SDK数据特征工程是一个常见的案例。在这一案例中，SDK数据被用来获取设备信息和用户个人信息。这些信息被采集并上传到SDK厂商，然后通过特征工程的方法进行处理。特征工程的主要内容包括底层数据明细、开发思路和应用场景。例如，可以通过用户的设备安装列表、手机信息、msg信息、lbs信息和app_class信息来提取风控因子。这些因子的开发主要包括基于FRM模型的统计和计算衍生，以及对手机的安装列表进行分类和对时间进行切片等。
2.数据特征工程的一些trick
另一个案例是风控逾期预测的特征工程数据分析。在这个案例中，特征工程的数据分析主要包括数据预处理和特征设计、特征变换和特征选择等环节。例如，可以通过细致处理缺失值、占比类指标异常情况处理和如何构造强变量等方法来进行特征工程。
3.自动化特征工程
自动化特征工程是近年来的一个新兴领域。在这个案例中，风控业务分析师可以通过拖拉拽的可视化配置方式来完成特征的设计、处理。这种方法可以极大地降低风控成本，并且可以达到相同甚至更好的效果。此外，还有一些自动化特征工程的黑科技，如AutoFeature，可以自动完成特征工程。
以上就是风控中特征工程的一些案例。这些案例不仅展示了特征工程的重要性，也提供了一些实用的方法和工具，可以帮助风控人员更有效地进行特征工程。
