Scorecardpipeline

+ 优化 `auto_report.auto_data_testing_report` 方法，支持同时评估数据在不同标签下的有效性
+ 优化 `excel_writer.dataframe2excel` 方法，更好的支持多级列索引
+ 优化 `feature_selection` 中的部分特征筛选方法

1、优化 `processing.feature_bin_stats`，支持传入逾期天数和好坏定义，输出不同标签下分箱的有效性
2、新增 `NullSelector`、`ModeSelector`、`InformationValueSelector`、`PSISelector`、`VIFSelector`、`LiftSelector`、`VarianceSelector`、`CorrSelector`、`TargetPermutationSelector`、`ExhaustiveSelector` 等特征筛选相关方法
3、其他方法优化

+ 新增 `ExcelWriter.insert_hyperlink2sheet` 方法，支持向指定单元格插入超链接
+ 优化 `rule.report` 评估方法，支持传入逾期天数和坏定义，输出不同标签定义下规则的有效性评估
+ 其他方法优化
+ 移除 `minepy` 依赖，避免 `windows` 用户出现安装问题

+ 新增 `NumExprDerive`、`StandardScoreTransformer`、`BoxCoxScoreTransformer` 相关方法
+ 改造 `DecisionTreeRuleExtractor` 挖掘的规则使用 `Rule` 相关方法进行结果分析

+ `ExcelWriter` 写入器支持多层级列和索引、新增 `system` 参数设置让图片在 windows 电脑中正常显示、支持多列自动合并单元格
+ `feature_bin_stats` 输出每箱拒绝后整体坏账改善幅度
+ `auto_data_testing_report` 支持类别型变量，并自动适配相关的图片内容

+ 新增 `scorecardpipeline.rule.Rule` 规则集相关内容
+ 修复 `scorecardpipeline.processing.Combiner.load` 方法