题目与模型概述：近年来，互联网金融已经是当今社会上的⼀个金融发展趋势。以借贷为例，相比于传统的金融行业需要用户自己提供的资产资料的较单⼀途径，互联网金融更能将用户线下的资产情况，以及线上的网络行为进行资料整合，来进行综合分析，以便为用户提供更好的服务体验，为商家提供⽤户更全⾯的了解和评估。⾯对如此庞⼤的客户群信息以及来⾃四⾯⼋⽅的数据，数据挖掘在这⼀个课题上显然是⾮常适合的⼀个⼯具，通过挖掘客户的⼀些线上和线下的信息，来为客户提供更周到的产品。作为中国最⼤的⽹络贷款平台，融360举办的这次“天机”⾦融风控数据⼤赛中，主办单位希望我们参赛选⼿通过对⽤户各⽅⾯的信息进⾏数据统计，并结合已有的⽤户信息，来给出未知⽤户是否会在未来进⾏⼆次贷款的概率，并通过AUC来作为模型优劣的评判标准。

在经过分析后，决定从两个⽅向进⾏⼊⼿，包括数据驱动为主构建模型，使⽤xgboost 算法，以及以业务理解为主筛选特征构建模型，使⽤ Random Forest 随机森林算法。两个单模型分别取得AUC 0.6198 (第五) 和0.6180 (第⼗⼀) ，再进⾏融合，并最终取得AUC0.6224的效果，排名第⼀。