我们做数据建模工作，需要一个建模工作环境。

我基于公司申请的Ubuntu20.10系统的服务器搭建过可供多人使用Jupyter Hub建模平台，支持Python工作、R工作和Linux工作三种方式，同时，也可以做账户管理、权限管理、共享管理等。我也基于自己的本地机器，在Win系统上面搭建建模工作环境，支持Python工作和R工作。顺便说一下，我在金融科技行业做数据科学工作，Python语言和R语言，我都会使用。我从不做语言的好坏选择，只看语言是否有利于我解决问题。（年后在看机会，有相关岗位的，请引荐，先谢谢了）

在这里，我分享下如何快速而高效地在本地机构建建模环境？

01

1 软件下载和安装

1.1 安装Anaconda软件

软件下载链接：

https://www.anaconda.com/products/individual

下载到本地后，逐步安装即可。

1.2 安装R软件

软件下载链接：

https://cran.r-project.org/bin/windows/base/old/
选择一个版本安装就可以了，你可以安装R4.0.0

下载到本地后，逐步安装即可。

1.3 安装PyCharm软件

软件下载链接：
https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download/#section=windows
你可以下载一个提供30天试用期的专业版软件。

我这边有一个他人分享的试用期重置的补丁，可以让试用期无限长。
你可以添加我微信，我发给你。

02

2 Jupyter Lab作为建模环境

2.1 添加R核

首先，启动Anaconda Prompt，进入R的安装路径下的bin文件夹，输入R，进入到R控制台
其次，执行如下安装命令

install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools',
'uuid', 'digest'))
devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')

最后，配置R核

IRkernel::installspec(user = FALSE)

2.2 使用PyCharm创建数据项目

第一步：打开PyCharm软件
第二步：进入File-New Project可以创建数据项目，命名建议以任务为导向，例如Prod_App_Credit_Score_Model，如下图所示：

Python解释器的配置，你可以在上图中第2个红色方框里面完成，找到你已经安装的Anaconda软件下的python.exe解释器。

2.3 启动Jupyter Lab

在数据项目Prod_App_Credit_Score_Model，启动Jupyter Lab

启动方式，如下图所示。

执行命令

jupyter-lab

成功启动后，如下图所示。

这个时候，就可以使用Python工作方式或者R工作方式，针对数据项目开展数据建模工作了。
如何高效做数据建模，我推荐你看下这篇文章《金融科技：数据建模框架》。

03

3 一些测试用例

3.1 Python工作环境测试用例

在Jupyter Lab下，打开Python的notebook，做如下测试用例。

1 查看已经安装的Python库

执行如下命令

!pip list

部分结果如下图所示：

2 评分模型的Python库

写入如下代码

import toad as td
import scorecardpy as sc

print(td.__version__)
print(sc.__version__)

结果如下图所示：

3.2 R工作环境测试用例

在Jupyter Lab下，打开R的notebook，做如下测试用例。

1 查看已经安装的R包

写入如下代码

library(tidyverse)
installed.packages() %>%
    as.data.frame() %>%
    dplyr::select(Package, Version)

部分结果如下图所示：

3 评分模型的R包

写入如下代码

if(!require(scorecard)){  
    install.packages("scorecard")
    require(scorecard)
}
# 查看R包的帮助信息
help(package="scorecard")

结果如下图所示：