RapidMiner做信用风险评分分析
RapidMiner实验报告
实验目的：使用RapidMiner对数据进行分析
实验工具：RapidMiner
实验数据：
实验数据说明：实验数据是通过研究对象的三种特征，一个是每年坐飞机飞行的里程数miles,二个是玩视频游戏所耗时间的百分比gamepercent，每周消费的冰淇淋公升数icecream，来判断一个人是否具有吸引力（didn't like、smallDoses,lagerDoses）
实验过程：
打开RapidMiner ,新建一个Process
导入数据,如图所示
点击下一步到出现如图所示界面，将Response设为label
最后将数据存储在如下图的位置，命名为TrainingData,点击finish完成
将数据TrainingData拖拽到process窗口中，用线连接至result接口，可以看到如下数据
其中有些Response的值丢失了，共有31个
这时需要使用Filter Examples 过滤掉没有值得Response行，操作如下图
数据筛选完成之后，选择Decision Tree Model,拖入到process中，连接起来，参数选择默认设置
训练好模型之后，我们可以用模型预测一下TrainingData中没有标记的样例，与上面的数据过滤方法相同，只是设置有所不同，如下图
使用Apply Model来运用模型
整个连接图如下所示
实验的预测结果
部分决策树截图
如图，加入一个Validation
其参数如下图，默认的10表示将样例分为十份，取一份作为测试数据
双击Validation右下角的矩形表框进入，建议决策树模型，应用模型
大数据分析工具 rapidminer 操作实践
Linear Discriminant Analysis 线性辨别分析操作符
训练数据集
辨别分析可解决的实际问题： 教练根据体校往届学生的身 体素质条件和他们擅长的运 动项目为新一届体校学员制 定专项训练计划。
测试数据集
逻辑回归分析（预测分析类）
Logistic回归建模步骤繁多且复杂，在本软件 中，已经高度整合在一个算子之中，使用者只 需要调整个别参数即可实现快速建模。
K-Means 聚类分析
模型
Cluster
聚类分析可解决的实际问题： 1） 如何通过用餐客户的餐饮选择来找到有价值 的客户群和需要关注的客户群？ 2） 如何合理对菜品进行分析，以便区分哪些菜 品畅销毛利又高，哪些菜品滞销毛利又低？
分析结果
可视化
辨别分析（预测分析类）
模型应用操作符：将测试数据集 输入进已经训练好的分析模型中。 学 员 姓 名 预 测 结 果
RapidMiner软件介绍
Rapid Miner 是技术性和适用性的完美结合，专业 为最新建立的人性化数据挖掘分析提供服务。通过推拽 算子，设置参数及组合算子，在RapidMiner 中定义分 析流程，可以使各专业技术人员专注于业务而非编程。
内置1500多个专业数据分析流程
强大的视觉化功能
GUI或编程界面
大数据+机Байду номын сангаас学习
大数据分析工具 rapidminer 操作实践
通过往届球员身体素质样本数据，利用BP人 工神经网络进行大数据分析，在隐藏层中建立 了人类难以直接理解的目标特征属性（这是与 决策树算法中明显的判别标准截然不同的）， 来预测一批新球员谁能够成为世界巨星。
BP神经网络的计算过程由正向计算和 反向计算组成。正向传播，输入模式 从输入层经隐藏层逐层处理，传向输 出层，每一层神经元的状态只影响下 一层神经元的状态。如果在输出层不 能得到期望的输出，则转入反向传播， 将误差信号沿原来的连接通路返回， 通过修改各神经元的权值，使得误差 信号最小。
数据访问、准备、清洗
可以自动对数据源中的异常数 据进行分析过滤，防止在数据 分析过程中出现程序性错误
可以调节数据源中数据的类型， 支持多种文字编码格式，有效 防止解码错误。 主动检测BUG，在最大限度上 保证数据源的质量和完整性。
数据清洗。
03
基本大数据分析实战
RapidMiner a Leader in the 2018 The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics And Machine Learning Solutions
是否周末 是 否 是否有促销 坏 是否有促销 是 高 否 低 好 高 是 天气 坏 低 否 低
决策树是对测试 集目标进行预测 的逻辑判断依据 概率判断结果
天气 好 高
信用风险评估中的数据分析方法
信用风险评估中的数据分析方法在金融行业中，信用风险评估是非常重要的一项工作。通过评估借
款人的信用，金融机构可以更好地控制风险，制定合理的贷款政策。
而数据分析方法在信用风险评估中起到了至关重要的作用。本文将从
统计分析、机器学习和大数据技术等方面，介绍信用风险评估中常用
的数据分析方法。
一、统计分析方法
在信用风险评估中，统计分析方法是最基础也是最常用的方法之一。通过对历史数据的分析，可以得出一些关键的指标和规律，从而预测
未来的信用状况。常用的统计分析方法包括：
1.1 描述统计分析
描述统计分析是对数据的基本情况进行描述和总结。通过平均值、
标准差、百分位数等统计指标，可以了解数据的分布情况和集中趋势。例如，在信用评分模型中，可以通过描述统计分析来确定不同变量的
重要性和权重。
1.2 相关性分析
相关性分析可以帮助我们了解不同变量之间的关系和相关程度。通
过计算相关系数，可以判断不同变量对信用评估的重要性。例如，在
个人信用评估中，收入、年龄、婚姻状况等变量与信用评分之间的相
关性可以被分析出来。
1.3 风险模型
风险模型是一种基于历史数据的概率模型，用于计算借款人的违约
概率。通过对历史数据进行建模，可以预测未来的违约风险。风险模
型可以使用回归分析、Logistic回归等统计方法进行建模。同时，也可
以通过对数据进行划分和控制组的比较，验证模型的准确性和有效性。
二、机器学习方法
随着人工智能和大数据技术的发展，机器学习方法在信用风险评估
中得到了广泛应用。机器学习方法可以通过对大量数据的学习和训练，自动发现潜在的规律和模式，从而提高信用风险评估的准确性。常用
信用分析师的信用分析软件推荐
信用分析师的信用分析软件推荐信用分析是金融领域中的一项重要工作，其目的是评估个人或机构的信用状况，并基于此为投资或贷款决策提供依据。在这项任务中，信用分析师需要利用专业的工具和软件来处理大量的数据，并生成准确可靠的信用评估报告。本文将推荐几款适用于信用分析师的信用分析软件，以帮助他们更高效地完成工作。
一、Credit Sense
Credit Sense是一款专业的信用分析软件，被广泛应用于银行、金融机构以及信用评级公司等领域。该软件提供了丰富的功能和强大的分析工具，用户可以根据个人或企业的信用数据进行深入研究和分析。通过Credit Sense，信用分析师能够快速生成全面的信用评估报告，并将其可视化展示，提高决策的准确性和效率。
二、Risk Manager
Risk Manager是另一款备受信用分析师青睐的软件，其主要特点是完善的风险管理功能。该软件可以帮助信用分析师识别和评估信用风险，并提供相应的风险控制和应对措施。Risk Manager还具备实时监控功能，用户可以随时了解信用状况的变化，并作出及时的调整策略，确保信用决策的稳定性和可靠性。
三、CreditWizard
CreditWizard是一款易于使用且功能强大的信用分析软件。该软件提供了多种模型和算法，用户可以根据需要选择合适的模型来进行信
用评估和预测。CreditWizard还支持大数据处理和机器学习技术，可以快速分析庞大的信用数据集，并生成准确的信用报告。信用分析师可以通过CreditWizard提升分析能力和决策效果，为企业提供更可靠的信用评估服务。
信用风险评估的常见模型分析
信用风险评估的常见模型分析随着社会的进步和经济的发展，信用风险评估越来越受到金融
机构和企业的重视。信用风险评估是指对借款人或者投资者的信
用状况进行评估，以确定其还款能力和借款偿付能力的一种方法。而信用风险评估主要就是通过对借款人的信用记录、借款人的经
济状况、行业环境、政策法规等的综合分析，对借款人的信用情
况进行评估。
信用风险评估有多种方法和模型，常见的有以下几种：
一、德文-肯德尔模型
德文-肯德尔模型（Duffie-Singleton-Kendall Model, DSK）是一
种基于股票价格模型的信用风险评估方法。它的核心思想是通过
计算公司财务数据与市场指数之间的差别，从而测量其财务风险
和信用风险。在德文-肯德尔模型中，借款人的违约概率是基于公
司股票的波动率来确定的，如果波动性越高，那么违约风险就越高。
二、评分卡模型
评分卡模型是一种应用非常广泛的信用风险评估方法。它是通
过对大量客户历史数据进行细致的分析和模型建立，通过将客户
的多个维度信息进行权重评估并变成得分卡的形式，进而对未来
客户的风险程度进行精准过滤，从而为金融机构和企业提供可靠
信用风险评估的依据。一般来说，评分卡模型中会有多个变量作
为考察维度，比如说客户的年龄、性别、职业、信用纪录、社会
评价、资产、暴露于风险的程度等等。
三、基于机器学习的模型
基于机器学习的模型是一种新兴的信用风险评估方法。它是基
于大数据和机器学习技术，利用人工神经网络、逻辑回归、支持
向量机等算法进行建模，并将模型应用于信用评估中。当然，这
种模型的建立需要考虑到多个维度的因素，如特征选择、数据预
信用风险评估金融行业中的信用风险建模方法
信用风险评估金融行业中的信用风险建模方
法
信用风险是金融行业中不可避免的一个关键问题。为了有效地评估和管理信用风险，金融机构通常会采用信用风险建模方法。本文将介绍几种常见的信用风险建模方法，以帮助金融行业更好地评估和管理信用风险。
一、传统算法方法
1. 德尔菲法（Delphi Method）
德尔菲法是一种基于专家意见的预测方法，通过一系列匿名循环调查与意见汇总的方式，得出信用风险的评估结果。该方法适用于数据有限或不可靠的情况，但需要专家具备一定的经验和知识。
2. 多因素评分卡（Multiple Factor Scorecard）
多因素评分卡是一种常用的信用风险评估工具，通过制定一组指标和权重，将借款人的各项信息进行评分，从而得到一个综合的信用评分。评分卡的制定需要考虑多个因素，如个人征信、财务状况等，以提高评估的准确性。
3. 静态汇总方法（Static Pool Approach）
静态汇总方法通过分析不同年份的贷款组合表现，计算坏账率、违约率等指标，根据逾期情况和违约风险，评估整体信用风险。该方法适用于评估大规模的信用风险，但对历史数据的要求较高。
二、统计模型方法
1. Logistic回归模型
Logistic回归模型是一种经典的二分类模型，适用于信用评分、违
约预测等场景。该模型通过建立借款人的特征与违约概率之间的关系
模型，用于预测借款人是否会违约。该模型的优势在于模型解释性强、模型参数易解释，但需要借助大量的历史数据。
2. 支持向量机（Support Vector Machine）
支持向量机是一种常用于分类和回归分析的机器学习方法。在信用
随机森林个人信用风险评估研究-最新范文
随机森林个人信用风险评估研究
一、文献综述
近年来,随着消费金融市场的迅速发展,越来越多的消费金融机构涌入,以蚂蚁花呗、借呗、京东白条为代表的消费金融服务盛行。从受众群体来看,消费贷款的发放对象是个人,还款来源主要为工资、奖金、投资收益、生产经营性收入等。这些来源易受多种外部因素影响,包括宏观经济变化、所在企业经营状况、个人健康及意外等。与此同时,与企业相比个人的流动性和不确定性更高,借款人还款行为易受个体思想观念、态度、行为习惯等主观因素的影响。因此,个人信用风险成为风控的核心,如何把各借款人纷繁复杂的信息数据映射成其自身详细的信用水平成为这一行业亟待解决的问题。在个人信用风险评估领域,国内外的研究主要集中在个人信用风险的指标选取和个人信用风险评估方法及模型构建两个方面,后者居多。信用风险指标的选取,主要基于传统信贷的指标选择和基于消费场景多样性对指标体系的补充优化。BillFair和Earllsaac（2015）提出的FICO信用分模型是个人信用评估领域最早且在银行使用最广泛的。FICO模型根据违约风险来计算客户的信誉,它所选用的指标主要有五类：信用偿还历史、信用账户数、使用信用的年限、正在使用的信用类型以及新开立的信用账户［1］。MariolaChrzanowska（2008）以一家在波兰经
营的外资银行中的个人客户贷款为例,通过单一和集成的方法,发现“已偿还贷款的份额”是体现个人信用等级最重要的指标［2］。龙新庭、王晓华（2013）指出德国国际项目咨询IPC公司通过客户的信用历史、贷款申请书信息、个人声誉等方面综合评估其还款意愿［3］。消费场景的多样性使得实践中基于互联网的个人信用风险指标在构成上与传统的金融机构有所不同,在其基础上更多地获取关于个人生活消费的指标。国内首个个人信用评分——阿里巴巴芝麻信用分的评分标准主要由五部分组成：信用历史（35%）、行为偏好（25%）、履约能力（20%）、身份特征（15%）和人脉关系（5%）［4］。不同于阿里巴巴的是,京东与腾讯达成深度合作,将自身的电商数据和腾讯的社交数据结合,所以京东白条能更精确地把握用户的信用信息［5］。信用风险评估方法的实质是将一个数据样本总体按不同特征分为若干组的方法,个人信用评估模型构建主要包括统计和非统计方法。统计方法主要包括判别分析法、Logistic回归、K近邻判别分析法等。何晓群等（2015）认为信用风险评估模型是金融机构开展信贷工作的核心,模型结果则是信用评级的依据来源［6］。李萌（2005）将不良贷款率、T检验、主成分分析相结合,基于Logistic回归建立判断信用风险的评估模型［7］。姚路（2017）在对个人基本信息、信贷担保交易信息等认知的基础上建立多元线性回归模型,间接地对信息主体进行信用评价［8］。姜明辉等（2004）通过确定相应的评估指标体系,建立了基于K近邻判别分析法的个人信用评估模型,并对模型应用中需要注意的问题进行了分析［9］。基于统计方法的信用风险评估模型需要对
RapidMiner介绍以及常用问题
RapidMiner介绍以及常用问题
RapidMiner（前身是YALE）是一个十分流行的开源数据挖掘软件，它不仅提供了一个GUI的数据处理和分析环境，还提供了Java API以便将它的能力嵌入其他应用程序。本文记录了基于RapidMiner 开发数据分析应用程序时遇到的一些问题和解决方法。
BTW，选择RapidMiner而非WEKA的主要原因有两个：
1、RapidMiner对Java开发更方便
2、RapidMiner同时提供free license和commertial license，而WEKA只提供GNU license（无法用来开发商用软件）
1、安装了RapidMiner 4.3，但执行RapidMiner.init()时抛出异常“ng.UnsupportedClassVersionError: Bad version number in .class file”
RapidMiner 4.3是用JDK1.6编译的（虽然用1.5也可以编译），因此在JDK1.5或以下版本环境里调用会抛出上述异常。解决办法有两个，一是安装JDK1.6，二是从CVS里下载RapidMiner的源代码自己在1.5里编译并导出jar文件。
2、在Eclipse应用里执行RapidMiner.init()时提示“ng.IllegalArgumentException: URI scheme is not "file"”
需要设置环境变量"rapidminer.home"到rapidminer安装目录，以便初始化时能找到"rapidminerrc"这个文件。即使未安装rapidminer，也要保证在这个目录下有个"etc"目录，里面有"rapidminerrc"文件。（另，还有个方法是设置"rapidminer.rcfile"环境变量指向rapidminerrc文件，未试验）
信用分析师的信用分析工具评估
信用分析师的信用分析工具评估信用分析是金融领域一项至关重要的工作，而信用分析师需要借助专业工具来进行准确评估。本文将对信用分析师常用的信用分析工具进行评估，并分析其效用和适用范围。
一、信用评级模型
信用评级模型是信用分析师最为常用的工具之一。这类模型通过对债券、贷款或借款人进行定量和定性分析，以判断其信用风险水平。通常，信用评级模型将评级结果以信用等级的形式呈现，帮助投资者和贷方决策者更好地理解债券或借款人的信用状况。
常见的信用评级模型有S&P Global Ratings、Moody's和Fitch Ratings等，它们以独特的方法和评级标准为投资者提供有关各类债券的信用评级。评级结果通常按照字母等级划分，如AAA、AA、A等。然而，需要注意的是，信用评级模型有可能存在评级滞后、评级偏差等问题，因此信用分析师使用时需要谨慎对待，并结合其他工具进行确认分析。
二、财务分析工具
财务分析工具在信用分析中无可替代的作用。通过对企业、借款人等金融实体的财务报表进行深入分析，信用分析师可以了解其财务状况、盈利能力和偿债能力等关键指标。常用的财务分析工具包括财务比率分析、现金流量分析和财务趋势分析等。
财务比率分析主要关注企业的偿债能力、盈利能力和运营能力等方
面的指标，如资产负债率、净利润率和现金流量比率等。现金流量分
析则聚焦于预测企业未来的现金流动情况，以判断其偿还债务的能力。而财务趋势分析则通过对历史财务数据的观察，确认信用实体的财务
状况是否稳定或趋势向好。
值得一提的是，财务分析工具需要信用分析师具备扎实的财务知识
信用风险评价模型
信用风险评价模型是指用来评估借款人或债务人发生违约风险的各种量化模型。以下是几种常见的信用风险评价模型：
•Z计分模型。由Altman于1968年提出，通过财务指标来判断借款人违约的可能性。
•Credit Metrics模型。由J.P.摩根公司于1997年推出，是一种信用在险值模型，通过分析借款人的信用等级转移概率和违约概率来评估信贷资产的风险。
•Credit Risk+模型。由瑞士信贷银行于1997年发布，基于保险精算学原理，只考虑违约和不违约两种状态。
•Credit Portfolio View模型。基于Credit Metrics的思路，通过输入宏观经济变量，对各国不同产业间的信用等级转移概率和违约概率的联合条件分布进行模拟。
信用风险评估的技术工具与软件介绍
信用风险评估的技术工具与软件介绍信用风险评估是金融机构和企业进行贷款决策和风险控制的重要环节。随着金融科技的快速发展，越来越多的技术工具和软件被开发出来，帮助机构更准确地评估客户的信用风险。本文将介绍几种常见的
信用风险评估技术工具与软件。
一、信用评分模型
信用评分模型是信用风险评估中常用的技术工具之一。它通过建立
数学模型，综合考虑借款人的个人信息、财务状况、历史信用记录等
因素，给借款人一个评分，用来预测其可能的违约风险。常见的信用
评分模型有多元线性回归模型、逻辑回归模型等。
多元线性回归模型通过对大量历史数据的分析，建立一个能够预测
借款人信用违约概率的线性模型。这种模型需要大量的历史数据支持，同时对借款人不同的特征进行加权处理，来确定每个特征对信用风险
的影响程度。
逻辑回归模型是一种广义线性模型，可以将连续的因变量转化为离
散的概率值。通过对不同自变量的关系进行建模，逻辑回归模型可以
生成一个关于信用违约概率的预测结果。
二、人工智能与机器学习技术
人工智能和机器学习技术在信用风险评估中发挥着越来越重要的作用。通过对大数据的深度学习和分析，机器学习算法能够更准确地预
测借款人的信用违约概率。
支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习方法，可以通过建立一个超平面来将数据划分为两类。在信用风险评估中，SVM可以根据借款人的各种特征和历史数据，将其划分为高风险和低风险两类。
决策树是一种用于描述决策过程的树形模型。在信用风险评估中，决策树算法可以根据借款人的个人信息和历史数据，构建一棵树形结构，通过对不同特征的判断，确定借款人的信用风险等级。
RapidMiner
实验报告
实验目的：使用RapidMiner对数据进行分析
实验工具：RapidMiner 6.5
实验数据：DatingDate.csv
实验数据说明：实验数据是通过研究对象的三种特征，一个是每年坐飞机飞行的里程
数miles,二个是玩视频游戏所耗时间的百分比gamepercent，每周消费的冰淇淋公升
数icecream，来判断一个人是否具有吸引力（didn't like、smallDoses,lagerDoses）实验过程：
打开RapidMiner 6.5,新建一个Process
导入数据DatingData.csv,如图所示
点击下一步到出现如图所示界面，将Response设为label
最后将数据存储在如下图的位置，命名为TrainingData,点击finish完成
将数据TrainingData拖拽到process窗口中，用线连接至result接口，可以看到如下数据
其中有些Response的值丢失了，共有31个
这时需要使用Filter Examples 过滤掉没有值得Response行，操作如下图
数据筛选完成之后，选择Decision Tree Model,拖入到process中，连接起来，参数选择默认设置
训练好模型之后，我们可以用模型预测一下TrainingData中没有标记的样例，与上面的数据过滤方法相同，只是设置有所不同，如下图
使用Apply Model来运用模型
整个连接图如下所示
实验的预测结果
部分决策树截图
上图显示准确率为96%左右，正负误差为1.69%，表明训练所得模型是比较稳定的
风险分析 第十三章 信用风险测量
还是在样本开发、统计方法的应用方面，比Z值评 分模型都有了长足进步，所以ZETA模型比Z值评 分模型更加准确有效，而且在违约破产前预测的 年限越长，该模型预测的准确度就越高
2 、 Z E TA 模 型
•wenku.baidu.comZETA模型为：
权重，总和得出一个分值，以此作为信贷决策的 依据分值的大小反映了借款人信用品质的好坏
5C法
Character ：衡量公司的信誉、偿还意愿、偿还债务的历史。 从经验上看，公司的成立时间可作为其偿债信誉的代表 。公司成立时间越长，这一指标值就越高。
Capital：包括所有者权益和股权-债务比； 所有者权益越高 ，股权-债务比越低，公司资不抵债的可能性就越小，违 约的可能性也就越小，这些指标值也越小。
的，这必然会降低预测的准确度 第五，难以估量企业的表外信用风险，应用范围受到限制
五、信用评级方法
传统的信用评级主要是银行对贷款资产的评级
现在： 对债务的评级、对公司、国家主权风险的评级 既有外部机构的评级，又有企业内部的评级 既考虑定性，也考虑定量方法
五、信用评级方法
（一）、外部机构的信用高评级方法 1、两个主要的评级系统 （1） S&P（标准普尔） 评级系统
5W法
也有金融机构将分析的因素归纳为5W： 借款人（Who） 借款用途（Why） 还款期限（When） 担保物（What） 如何还款（How）
RapidMiner数据分析工具介绍
RapidMiner数据分析工具介绍RapidMiner是一种开源的数据分析工具，它可以在没有编程背景的情况下进行数据分析、挖掘和预测。该工具采用了易于使用的图形用户界面，使得数据分析不再需要复杂的编码和统计学知识。在本文中，我们将介绍RapidMiner的主要功能、优点和使用方式，以帮助您更好地了解该工具的特点。
1. RapidMiner的主要功能
RapidMiner为您提供了一套完整的数据挖掘和机器学习工具，允许您对多种不同数据类型进行分析。RapidMiner支持大量的数据输入格式，例如Excel文件、CSV文件、XML文件、数据库表、web数据和API等。此外，RapidMiner还具有以下主要功能：
1.1 数据预处理
RapidMiner允许您对数据进行属性选择、特征提取、缺失值处理、归一化、标准化和离散化等预处理步骤，以便更好地进行分析。
1.2 数据可视化
通过RapidMiner，您可以创建各种可视化图表和图形，以帮助您更好地理解和解释数据集的内容和关系。图表类型包括散点图、折线图、饼图、直方图、热图和树状图等等。
1.3 数据挖掘和机器学习
RapidMiner提供了各种数据挖掘和机器学习算法，包括分类、聚类、回归、关联规则和时间序列等。这些算法可用于从数据中提取模式、预测未来、识别异常等。
1.4 模型评估和优化
RapidMiner还提供了用于评估和优化模型的工具，例如交叉验证、网格搜索、参数优化和模型选择等。这些工具可以帮助您选择最佳的模型，并优化其性能。
2. RapidMiner的优点
信用风险评估中的行为评分模型
信用风险评估中的行为评分模型在金融领域中，信用评估是评估一个个体或实体违约的潜在风险的过程。为了更准确地评估信用风险，行为评分模型在信用风险评估中扮演着重要的角色。本文将介绍信用风险评估中的行为评分模型及其应用。
一、行为评分模型的定义和目的
行为评分模型是一种统计模型，旨在根据个体的行为数据和其他相关信息，预测其违约概率。行为评分模型通过量化个体的信用风险，帮助金融机构或其他债权人做出更明智的信贷决策和风险管理。
行为评分模型主要通过构建一套评分系统来实现其目的。评分系统通常以信用评分为基础，通过对不同的行为因素进行赋分，确定个体的信用等级。该模型主要基于历史数据，通过对过去的违约行为进行分析和建模，以预测未来违约的可能性。
二、行为评分模型的构建过程
1. 数据选取与整理
构建行为评分模型的第一步是选取适当的数据，包括个体的行为数据、历史违约数据以及其他相关信息。这些数据应该有代表性，能够充分反映出个体的信用状况和债务偿还的能力。
在数据整理方面，需要对数据进行清洗和预处理，去除异常值和缺失值，并对数据进行标准化处理，以确保数据的质量和可用性。
2. 特征选择与变量构建
在构建行为评分模型时，需要选择适当的特征或变量来描述个体的行为和信用状况。特征选择是一个关键的步骤，应该选择与信用风险相关的特征，并排除那些与信用风险无关的特征。
根据选择的特征，可以构建一系列的变量来描述个体的行为和信用状况。这些变量可以包括个体的欠款金额、逾期次数、还款记录、借贷历史等。
3. 模型建立与评估
在模型建立过程中，可以选择合适的统计方法，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，来建立行为评分模型。通过对历史数据的训练和拟合，得到一个预测模型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
如何解决这个问题？
从0开始，每次将阈值加1% 计算阈值对应的分类代价，取最小的分类代价 及其对应的阈值
4、建立朴素贝叶斯违约评分模型
1 2 3 4
5
6
7
4.1 部件介绍-朴素贝叶斯模型
1 Read CSV
1
2
Declare Missing Value
2
4.1 部件介绍-朴素贝叶斯模型
3
Declare Missing Value
3
4.1 部件介绍-朴素贝叶斯模型
4
Discretize
4
5
Set macro
5
4.1 部件介绍-朴素贝叶斯模型
6
Loop
6
7
Append
7
4.2 子过程- 循环计算分类代价
RapidMiner做
主讲：杜剑峰 商业智能与Web 智能
目录
1
2 3 4 5 商业理解 数据理解 数据准备 建立模型 模型应用
1 商业理解
背景
信用，对个人和企业都是无比重要的品质。比如有了信用，个 人可以向银行申请信用卡，可以透支国际长途电话费、汽车保 险打折等。对于企业，则可以大量透支和贷款。 所以，银行考查客户的信用状况是非常重要的事情。
信用评分：450 拒绝发放贷款
信用评分卡优缺点：
优点：便于理解和使用，容易被各层次的人员了解和使用；
缺点：假定各项因素对信用的影响关系是线性组合的。该
假定在现实中并不普遍成立。
2 数据理解
2、数据理解
问题
1 2
怎样将贷款风险问题转化为数据挖掘问题？ 如何获取数据？
2、数据理解
问题 怎样将贷款风险问题转化为数据挖掘问题？ 1 2 3
小额贷款问题可以理解为有目标变量的预测问题，根据目 标变量是否违约，来预测信贷帐号是否有风险。 客户是否按期归还贷款？ 银行把按期归还贷款理解为”好“的信贷帐号，对应的客 户为”好“客户； 把不能按期归还贷款的理解为”坏“的信贷帐号，对应的 客户为”坏“客户。
4
2、数据理解
问题 如何获取数据？？
2、数据理解
2、数据理解
数据 实验采用数据 — 小额贷款.csv
变量名称 年龄 收入 孩子数量 家庭人口数 在现住址时 间 在现工作时 间 住房类型 国籍 信用卡类别 是否违约 变量取值 18～71 0～10000 0～23 1～25 0～360（月） 0～336（月） 租住、自有、缺失 德国、希腊、土耳其、西班牙、南斯拉夫、意大 利、其他欧洲国家、其他非欧洲国家 运通卡、支票帐号、欧洲Master卡、我行VISA 卡、他行VISA卡、其他信用卡、无信用卡 0、 1 说明 连续变量 连续变量，有一个异 常数值100000 连续变量 连续变量 连续变量，有异常数 值999 连续变量，有异常数 值999 离散变量 离散变量 离散变量 目标变量，1代表违 约，0代表不违约
评分特别低和特别高的客 户很少，大多数评分中等
信用评分卡方法和案例
变量 属性 分值
年龄
年龄 年龄
年龄<25
25≤年龄<35 35 ≤年龄<50
120
150 180
年龄
自有商品房 自有商品房
年龄≥50
是 否
150
200 110
收入（年）
收入（年） 收入（年）
收入<30000
30000≤收入<100000 100000≤收入<300000
收入离散化 孩子数量离散化 在现工作时间离 散化 在现住址时间离 散化
4 建立模型
4. 建立模型与模型评估
建立什么模型？
朴素贝叶斯模型，预测违约评分(0~1) 对于违约的预测能力差：违约 类的查全率很小，接近0
朴素贝叶斯模型有什么问题？ 为什么存在这个问题？
在朴素贝叶斯模型中，判定违约的后验 概率confidence(1)的阈值设定为0.5
问题 如何获取数据？
2、数据理解
问题 其他的数据来源
来源：
银行还可以从系统中提取大量关于贷款人的资金 使用、消费、以及还贷款的情况数据，这些数据 包括（但不限于）以下变量： 帐户存在时间 过去12个月最严重的拖欠行为（没有拖欠、1个月 拖欠、两个月拖欠等） 过去12个月的平均贷款金额 过去6个月的还款占欠款比例 过去6个月现金提取占交易金额比例 过去6个月平均刷卡额 过去6个月消费（刷卡）类型
140
200 220
收入（年）
收入≥300000
270
信用评分卡方法和案例
申请人1 变量 变量取 值 评分 变量 申请人2 变量取值 评分
年龄
自有商品房 收入（年）
31
是 90000
150
200 200
年龄
自有商品房 收入（年）
25
否 wenku.baidu.com00000
120
110 220
信用评分：550 同意发放贷款
3 数据准备
3.数据准备
离散化
Why?
部件名称
年龄离散化
离散化可以降低异常数值的影响 离散化使贝叶斯评分模型更易理解
表达式(可以使用基于熵的离散化产生该效果)
if(年龄<=22,"1.<=22",if(年龄>22&&年龄 <=27,"2.23-27",if(年龄>27&&年龄<=45,"3.2845","4.>45"))) if(收入<=0,"1.=0",if(收入>0&&收入<=2300,"2. 0-2300","3.>2300")) if(孩子数量==0,"1.=0","2.>0") if(在现工作时间<=15,"1.<=15",if(在现工作时间 >15&&在现工作时间<=84,"2.16-84","3.>84")) if(在现住址时间<=15,"1.<=15","2.>15")
6
6.1 6.2
6.3
6.4
4.2 子过程- 循环计算分类代价
6.1
6.2
6.3
6.4
4.2 子过程-交叉验证
6.2
6.2.1
信用评分
信用评分的方法是什么？
怎样计算客户的信用评分？
信用评分是使用统计模型的方法来对潜在客户和已有客 户进行贷款风险评价的方法。 随着这种统计建模的方法的成熟应用，其思路已被广泛 推广，诸如欺诈评分、市场响应评分等领域。
信用评分方法
怎样考查客户的信用？
在美国，客户信用评分系统主要由 FICO公司推出。FICO的评分系统得 出，信用评分范围在300－850分之 间，评分越高，违约率越低。 在我国银行业，比较通用的方法也 是类似的形式 。