信用卡分析维度模型
信用卡风险评估的模型建立
信用卡风险评估的模型建立信用卡是现代社会中广泛使用的支付工具之一，然而，信用卡交易背后存在着一定的风险。
为了降低风险，银行和金融机构需要建立有效的信用卡风险评估模型。
本文将详细探讨信用卡风险评估的模型建立过程，并提供一种合适的格式。
第一部分：引言在引言部分，我们可以介绍信用卡的普及程度以及与之相关的风险。
可以引用相关的数据来说明信用卡交易风险的规模，并对为何需要建立信用卡风险评估模型进行解释。
第二部分：相关研究在相关研究部分，我们可以回顾过去的研究成果和文献，介绍已有的信用卡风险评估模型。
可以列举几个常用的模型，并简要介绍它们的优点和局限性。
同时，还可以提及未来的研究方向和挑战，为接下来的模型建立做铺垫。
第三部分：数据采集在数据采集部分，我们可以介绍信用卡风险评估所需的数据类型和来源。
可以讨论常用的数据采集方法，如调查问卷、历史交易记录等。
还可以提及数据处理和预处理的方法，如数据清洗、特征提取和维度缩减等。
第四部分：模型建立在模型建立部分，可以详细介绍信用卡风险评估模型的建立过程。
可以分为以下几个步骤：1. 特征选择：介绍如何从大量的特征中选择出对信用卡风险评估有重要影响的特征。
可以介绍常见的特征选择方法，如相关性分析、主成分分析等。
2. 模型选择：介绍选择合适的模型来建立信用卡风险评估模型。
可以列举几个常用的模型，如逻辑回归、决策树、支持向量机等，并对它们进行简要的介绍和比较。
3. 模型训练：介绍使用选定的模型对数据进行训练的过程。
可以涉及样本划分、参数调优和模型验证等步骤。
4. 模型评估：介绍如何评估建立的信用卡风险评估模型的性能。
可以引入一些评估指标，如准确率、召回率、F1值等，并进行模型的评估和比较。
第五部分：实证分析在实证分析部分，可以介绍对建立的信用卡风险评估模型进行实证分析的结果。
可以使用实际的交易数据进行模型测试，并分析模型的预测能力和稳定性。
可以列举一些实例来说明模型在实际应用中的效果。
信用卡消费行为模式分析
信用卡消费行为模式分析一、引言信用卡作为一种支付方式已经深入人心。
随着经济发展和消费观念的变化，越来越多的人开始使用信用卡进行消费。
对于银行和商家而言，信用卡消费已经成为一种重要的营销策略。
在这种背景下，对信用卡消费行为模式的研究已成为一个热门话题。
二、信用卡消费行为模式的定义信用卡消费行为模式指的是信用卡持有人在消费中所表现出的规律性行为。
主要包括以下方面：1. 消费频率：指信用卡持有人在一定时间内使用信用卡进行消费的次数。
2. 消费金额：指信用卡持有人在每次消费中所消费的金额数目。
3. 消费场所：指信用卡持有人进行消费的具体场所，如：餐馆、超市、电影院等。
4. 消费时间：指信用卡持有人进行消费的具体时间段，如：工作日、周末、节假日等。
三、信用卡消费行为模式的影响因素信用卡消费行为模式受到多种因素的影响，主要包括以下方面：1. 个人因素：指信用卡持有人自身的性格、收入、消费观念等。
2. 社会因素：指信用卡消费受到社会文化、经济水平、政策法规等方面的影响。
3. 营销因素：指商家和银行等方面运用各种促销活动和优惠措施对信用卡持有人消费行为的影响。
四、信用卡消费行为模式的分析1. 消费频率分析：信用卡持有人一般倾向于选择具有快捷、方便、安全等优势的消费方式，因此，信用卡作为一种支付方式，使用频率高于其他支付方式。
消费频率的高低与信用卡的额度以及持卡人个人情况有关。
2. 消费金额分析：消费金额的大小与信用卡持有人的收入和个人消费习惯有关。
在消费中，信用卡持有人一般倾向于大额消费，这也是商家和银行等方面在促销活动中使用分期付款等方式的原因。
3. 消费场所分析：消费场所的选择与持卡人的个人喜好和消费需求有关。
消费场所主要包括大型商超、高档餐馆、电影院、旅游景点等。
这些场所一般都提供丰富多彩的消费服务和优惠措施，吸引持卡人前来消费。
4. 消费时间分析：消费时间的选择与持卡人的消费需求有关。
节假日等特殊时段，商家和银行等方面都会针对性地推出一些促销活动，吸引持卡人前来消费。
评分卡模型
评分卡模型0 引言信用评分模型是消费信贷管理中的先进的技术手段，是银行、信用卡公司、个人消费信贷公司、电信公司、水电服务公司、保险公司等涉及消费信用的企业实体最核心的管理技术之一。
被广泛应用于信用卡生命周期管理、汽车贷款管理、住房贷款管理、个人贷款管理、其他消费信贷管理等领域，在市场营销、信贷审批、风险管理、账户管理、客户关系管理等各个方面都发挥十分重要的作用。
信用评分模型运用先进的数据挖掘技术和统计分析方法，通过对消费者的人口特征、信用历史记录、交易记录等大量数据进行系统的分析，挖掘数据中蕴含的行为模式、信用特征，捕捉历史信息和未来信用表现之间的关系，发展出预测性的模型，以一个信用评分来总和评估消费者未来的某种信用表现。
信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题将企业或个体消费者划分为能够按期还本付息(即“好”客户)和违约(即“坏”客户)两类。
具体作法是根据历史上每个类别(如期还本付息、违约)的若干样本,从已知的数据中找出违约及不违约者的特征,从而总结出分类的规则,建立数学模型,用于测量借款人的违约风险(或违约概率),为消费信贷决策提供依据。
1 基于Logistic回归分析的客户信用评价卡模型本文将采用 Logistic 逻辑回归分析方法对小额贷款公司的客户信用进行评价。
首先，建立信用评价模型，给出客户信用评分卡模型，并对客户样本进行初步分类预测。
下面的理论基础和变量选择都以该小额贷款公司为例。
1.1 建模的准备1.1.1 目标变量的定义研究的目标变量为客户是否具有“违约”行为，本文是以客户逾期未归还贷款定义为“违约”行为（即“坏”客户）。
1.1.2 定量指标的筛选方法第一种定量指标的筛选方法：用随机森林法寻找自变量中对违约状态影响最显著的指标。
第二种定量指标的筛选方法：计算变量间的相对重要性，并通过相对重要性的排序，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。
第三种定量指标的筛选方法：通过自变量间的广义交叉验证法，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。
信用卡分析报告
信用卡分析报告引言信用卡是一种方便快捷的支付方式，现代社会越来越多的人选择使用信用卡进行消费。
然而，信用卡使用也存在一些潜在的风险，比如超支、透支等问题。
因此，对信用卡数据进行分析是非常重要的，可以帮助银行了解客户的信用卡使用情况，制定更合理的风险策略，并提供更好的客户服务。
本报告将基于信用卡数据，对客户的信用卡使用情况进行分析，包括消费金额、还款情况、透支情况等。
通过分析这些关键指标，我们可以对客户的信用状况有一个全面的了解，为银行提供决策支持。
数据收集与处理本次分析使用的数据是从银行的信用卡系统中提取的，包括客户的个人信息、信用卡账户信息、交易记录等。
在进行分析之前，我们需要对数据进行处理，包括数据清洗、数据转换等操作。
数据清洗主要包括去除重复数据、处理缺失值等。
通过去除重复数据可以避免分析结果的偏倚，而处理缺失值则是为了确保数据的完整性和准确性。
数据转换包括将离散数据转换为连续数据、将文本数据转换为数值数据等。
这样可以方便后续的分析和建模。
数据分析本报告将对信用卡数据进行多个维度的分析，以了解客户的信用卡使用情况。
消费金额分析首先，我们将对客户的消费金额进行分析。
通过统计客户的平均消费金额、最大消费金额、最小消费金额等指标，我们可以了解客户的消费水平和消费偏好。
同时，我们还可以分析不同客户群体的消费金额分布，以识别潜在的高消费客户。
还款情况分析其次，我们将对客户的还款情况进行分析。
通过统计客户的还款金额、还款频率、还款逾期情况等指标，我们可以了解客户的还款能力和还款意愿。
这对银行而言非常重要，可以帮助他们制定更合理的信用额度和还款政策。
透支情况分析最后，我们将对客户的透支情况进行分析。
通过统计客户的透支金额、透支频率、透支时长等指标，我们可以了解客户的透支倾向和透支偏好。
这可以帮助银行确定客户的信用风险，并采取相应的措施。
结论与建议通过对信用卡数据的分析，我们可以得出以下结论和建议：•大多数客户的消费金额较为稳定，但也有部分客户存在较高的消费水平，可以将其视为潜在的高消费客户，提供更好的服务和优惠刺激。
银行信用评估模型介绍
银行信用评估模型介绍银行信用评估模型是银行业务中重要的工具，用于评估借款人的信用状况及其还款能力。
它通过对借款人的个人信息、财务状况和历史信用记录等数据进行分析和预测，为银行在贷款审批和风险管理中提供参考依据。
本文将介绍几种常见的银行信用评估模型。
一、传统评分卡模型传统评分卡模型是一种经典的银行信用评估模型，以FICO（Fair Isaac Corporation）信用评分模型为代表。
该模型通过对借款人不同特征指标进行加权评分，从而得出整体的信用评分。
这些指标可以包括借款人的年龄、性别、婚姻状况、工作经验、收入状况等。
通过建立样本数据库并对其进行回归分析，确定各指标对信用风险的影响程度，进而得出一个综合的信用评分。
这个评分可以代表借款人的信用等级，方便银行进行信用审批和贷款定价。
二、行为评分模型行为评分模型是基于借款人在银行进行交易活动的数据，如账户余额、存取款频率、贷款还款情况等，来评估其信用状况的模型。
这种模型更加关注借款人的行为表现，通过对交易数据进行统计分析，识别出与高风险行为相关的特征，从而为银行提供对借款人的信用评估。
与传统评分卡模型相比，行为评分模型更加注重借款人的实际行为，可以更精准地评估其信用风险。
三、机器学习模型随着人工智能和大数据技术的发展，机器学习模型在银行信用评估中得到了广泛应用。
机器学习模型可以通过分析大规模的数据集，发现其中隐藏的模式和规律，从而预测借款人的信用风险。
这些模型可以利用多种算法进行训练和优化，如决策树、支持向量机、神经网络等。
相比传统评分卡模型和行为评分模型，机器学习模型更加灵活和准确，可以处理更加复杂的信用评估场景。
四、区块链信用评估模型区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，正在逐渐应用于信用评估领域。
区块链信用评估模型的特点是更加透明和可追溯，可以消除信息不对称的问题，提高信用评估的准确性和可信度。
借助区块链技术，银行可以实时获取和验证借款人的交易数据和信用记录，更好地判断其信用状况和还款能力。
SPSS Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用
Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用本文要介绍的预测分析模型是“支持向量机模型”，我们将为大家简要介绍支持向量机模型的理论，然后结合IBM SPSS Modeler 产品详细讲述如何利用支持向量机模型来解决客户的具体商业问题—银行如何评估客户信用银行典型案例商业银行个人信用评估就是根据个人信息和借贷记录等历史数据，判断个人信用，它是保证信贷安全的重要一环。
但是商业银行用于信用评估的数据往往具有特性不稳定，历史样本容量较小，指标较多，呈明显的非正态分布。
这些特点导致很难利用一般的统计技术进行有效的评估。
支持向量机模型( 简称SVM) 能够很好的处理此类数据，进行有效的信用评估。
本文介绍了SVM 的基本概念以及Modeler 中使用SVM 进行信用评估的基本步骤和方法，并对结果进行分析和应用支持向量机模型简介支持向量机(Support Vector Machine, 简称SVM) 是一项功能强大的分类和回归技术，可最大化模型的预测准确度。
与其他常用模型不同，SVM 一个优势就是能很好的处理小样本，高维数，非正态的数据。
SVM 的工作原理是将原始数据通过变换映射到高维特征空间，这样即使数据不是线性可分，也可以对该数据点进行分类。
之后，使用变换后的新数据的进行预测分类。
例如，图 1 中的数据点落到了两个不同的类别中，可以用一条曲线分隔这两个类别。
对数据使用某种数学函数变换后，可以用超平面定义这两个类别之间的边界。
图 1. 数据变换后线性可分示意图用于变换的数学函数称为核函数。
IBM SPSS Modeler 中的SVM 支持下列核函数类型：∙线性∙多项式∙径向基函数(RBF)∙Sigmoid如果数据的线性分隔比较简单，则建议使用线性核函数。
在其他情况下，应当使用其他核函数。
在所有情况下，最好尝试使用不同的核函数，才能从中找出最佳模型，因为每一个函数均使用不同的算法和参数。
回页首使用IBM SPSS Modeler 支持向量机模型评估客户信用IBM SPSS Modeler 中的SVM 提供了可视化的操作方法，具有界面友好，操作方便的特点。
互联网金融下的多维度信用评估模型研究
互联网金融下的多维度信用评估模型研究一、背景介绍伴随着互联网金融行业的不断发展，信用评估模型也成为了越来越受到关注和重视的话题。
信用评估模型作为金融业的核心之一，其准确性和合理性直接关系到金融行业的发展和稳定。
因此，在互联网金融行业中，多维度信用评估模型的研究也变得尤为重要和必要。
二、多维度信用评估模型的概念及意义多维度信用评估模型是指基于不同的指标和数据，对被评估的个体或公司进行综合性评估的一种信用评估模型方法。
多维度信用评估模型的主要意义在于，通过综合各种指标和数据，客观、全面地评估被评估个体或公司的信用状况，从而为金融机构提供更准确、更全面的参考。
三、多维度信用评估模型的研究现状目前，国内外学者和金融机构对多维度信用评估模型的研究已经取得了不少进展。
其中，国外普遍采用机器学习和人工智能等技术，建立了基于大数据的信用评估模型，如FICO（Fair Isaac Corporation）模型、VantageScore模型等。
而国内则主要涉及到特定领域的多维度信用评估模型及其算法，如个人信用评估、企业信用评估、网络借贷平台信用评估等。
四、多维度信用评估模型研究的思路和方法多维度信用评估模型的建立需要采用什么方法和思路呢？下面，将结合个人信用评估为例，来详细介绍具体的方法和思路：（1）确定数据来源：可通过企业、个人、第三方机构等多种途径获取评估所需的数据。
其中，企业和个人的个人基本信息、工作收入、社会关系、资产负债、信用历史等数据是最基础、最为重要的数据。
（2）构建特征库：即将需要评估的数据抽象成一个个特征，例如婚姻状况、借贷历史等。
在构建特征库时，需要注意选择可靠、相关性强的特征，避免过多无用的数据。
（3）建立模型框架：根据特征库中的特征，确定模型的属性指标，即所需要评估的维度有哪些，如“收入情况”、“偿还能力”等。
（4）训练评估模型：通过机器学习、数据挖掘、数理统计等方法，对模型进行训练，从而得到可用的效果很好的多维度信用评估模型。
信用风险评估模型的建立与优化
信用风险评估模型的建立与优化信用风险评估模型是银行、金融机构、信贷公司等金融机构贷款审核的重要工具。
它通过对申请人的个人信息、财务状况、负债情况、信用历史等多维度的评估，给出一个信用评分，以此来判断该申请人能否获得贷款，以及获得多少额度的贷款。
建立一套科学、准确的信用风险评估模型，对于金融机构而言，是利润最大化和风险最小化的关键。
建立一套完善的信用风险评估模型需要考虑多种因素，如何选择指标、如何确定权重、如何建立模型等。
一、选择指标信用风险评估模型的建立是多指标综合评估的过程，因此选择合适的指标非常重要。
一般来说，可以从以下几个方面考虑。
1.个人资产信息：包括拥有的固定资产、流动资产、住房信息等。
2.个人负债信息：包括信用卡、贷款、欠款、垫支等负债信息。
3.个人信用历史：包括信用卡还款记录、贷款还款记录等。
4.个人收入情况：包括月收入、家庭收入、工作年限等信息。
二、确定指标权重确定指标的权重是建立信用风险评估模型的第二个步骤。
权重越合理，这个评估模型越能够反映出申请人的真实情况。
一般来说，可以从以下几个方面考虑。
1.指标重要性：不同的指标对于个人信用评估的重要性是不同的，这也就意味着不同的指标权重也是不同的。
2.样本数据：可以采用现有的大规模数据，通过机器学习算法学习出各类指标的权重。
3.专家意见：可以请有经验的专家进行权重评估，以获得相对权威的结果。
三、建立模型建立信用风险评估模型需要根据权重和指标数据，采用合适的算法建立数学模型。
目前常见的算法有逻辑回归、随机森林和神经网络等。
1.逻辑回归：逻辑回归是一种广泛应用在分类问题上的算法，其核心思想是将线性函数的输出映射到[0,1]之间，这样可以将数值认为是概率值。
2.随机森林：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，其核心思想是通过随机选择训练数据和特征，建立多棵决策树，对其进行聚合，提高模型的准确度。
3.神经网络：神经网络是一种学习能力强的算法，它可以从数据中学习到特征，具有良好的泛化能力。
信用卡评分模型的构建和优化
信用卡评分模型的构建和优化1. 前言信用卡评分模型是银行和金融机构进行信用卡风险评估的一种重要工具。
本文将介绍信用卡评分模型的构建和优化过程，以帮助金融从业者更好地理解信用卡评分模型和提升评分模型的效果。
2. 信用卡评分模型的基本原理信用卡评分模型是通过对客户的多维度信息进行综合评估，预测客户的违约概率，从而决定是否发放信用卡以及额度大小等。
信用卡评分模型通常依赖于以下两个基本原理：2.1 基于历史数据的违约概率预测信用卡评分模型的核心是预测客户的违约概率。
为了预测违约概率，评分模型通常需要运用历史数据。
历史数据包括客户的个人信息、信用记录、财务收支情况等多个方面的信息，以及客户是否在过去发生过违约事件等。
评分模型将这些信息结合在一起，训练出一个可以预测违约概率的模型。
2.2 利用分数卡对客户进行评分分数卡是信用卡评分模型的核心工具，用于对客户的信用状况进行评估。
分数卡通常包含了多个指标，比如客户的年龄、收入、婚姻状况、住房情况、工作稳定性等多个方面的信息。
根据这些指标，评分模型会为每个客户生成一张分数卡，分数越高表示客户的信用状况越好，违约概率也越小。
3. 信用卡评分模型的构建过程信用卡评分模型的构建过程大致可以分为四个阶段：数据预处理、特征工程、模型选择和模型训练。
3.1 数据预处理评分模型需要的历史数据往往不完整、存在缺失等问题，因此需要进行数据预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据变换、数据填充等步骤，以确保数据的准确性和完整性。
3.2 特征工程特征工程通常是评分模型构建的最复杂和关键的阶段，它需要对原始数据进行处理，从中提取有用的信息。
特征工程包括特征选择、特征变换、特征生成等多个环节。
特征工程的目的是为模型提供更准确的预测能力。
3.3 模型选择在特征工程完成后，需要选择一个合适的模型进行评分。
常见的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
不同的模型有不同的适用场景和优缺点，需要根据具体情况进行选择。
F计分模型计算案例
F计分模型计算案例F计分模型是一种广泛应用于信用评估、风险预测以及行为预测等领域的统计模型。
它通过对多个指标进行加权评分，以预测一个事件的发生概率或者评估一个个体的信用状况。
本文将以信用卡申请评估为例，介绍F计分模型的计算过程。
首先，我们需要明确评估的目标。
在信用卡申请评估中，我们的目标是通过许多信息指标来预测一个人是否有能力偿还信用卡债务。
这些信息指标可以分为两类：申请者的个人信息和申请表格中所提供的财务信息。
个人信息包括年龄、性别、婚姻状况、教育程度等，这些信息可以通过一份问卷来获取。
财务信息包括年收入、负债情况、信用历史等，这些信息可以通过申请表格中的填写内容来获取。
接下来，我们需要根据历史数据来确定每个指标对于信用卡违约的影响程度。
我们可以使用逻辑回归模型来进行统计分析。
逻辑回归模型可以通过最大似然估计来求解。
假设我们有N个样本，其中事件发生的样本数为M。
在线性回归模型中，我们通过最小化残差平方和来求解回归系数。
而在逻辑回归模型中，我们最大化似然函数来求解回归系数。
对于第i个样本，我们有：（1）对于事件发生（即违约）的样本，我们有：P(y=1，x1,x2,...,xn) = p，其中p是一个介于0和1之间的概率。
（2）对于事件未发生（即未违约）的样本，我们有：P(y=0，x1,x2,...,xn) = 1 - p两者可以被统一表示为：P(y，x1,x2,...,xn) = p^y(1-p)^(1-y)为了方便计算，我们可以对似然函数取自然对数：L = ∑[y_ilog(p_i) + (1-y_i)log(1-p_i)]我们的目标是求解p，使得L最大化。
为了求解得到p，我们可以使用梯度下降法或牛顿-拉夫逊方法。
通过这些方法，我们可以得到每个指标的回归系数。
回归系数的绝对值越大，表示该指标对于结果的影响越大。
然后，我们需要将回归系数进行标准化，转化为评分卡上的分数。
标准化的目的是为了将不同指标的影响程度进行比较。
[案例] 信用卡客户价值分析
![[案例] 信用卡客户价值分析](https://img.taocdn.com/s3/m/770732a469dc5022abea0014.png)
让历史告诉未来。
客户价值分析就是通过数学模型由客户历史数据预测客户未来购买力，这是数据挖掘与数据分析中一个重要的研究和应用方向。
RMF方法就是让历史告诉未来的趋势分析法，利用RMF方法科学地预测老客户未来的购买金额，然后对产品成本、关系营销费用等进行推算，即可按年、按季度、按月预测出客户未来价值。
这里以信用卡为例，讨论和分析信用卡客户价值。
一、预测模型对银行而言，预测客户未来价值能够使银行将传统的整体大众营销推进到分层差异化营销、一对一差异化营销的高度，对不同的分层客户采取不同的营销模式、产品策略和服务价格，从而推动和促进客户购买交易。
根据RFM方法，“客户价值”预测模型为：客户未来价值= 银行未来收益–未来产品成本–未来关系营销费用对于信用卡客户，我们定义此处的“未来”是指未来一年(也可以是未来一季度)。
“银行收益”包括信用卡年费、商户佣金、逾期利息，以及其他手续费等;“产品成本”即产品研发、维护和服务成本，包括发卡、制卡、换卡和邮寄等费用，以及其他服务费用;“关系营销费用”即关系维护和营销成本，包括商户活动、积分礼品兑换、营销宣传等。
RFM方法是目前国际上最成熟、最通用、最被接受的客户价值分析的主流预测方法。
实际上，RFM方法是一整套客户价值分析方法中的一部分(其中，R：最近购买日Recency，F：购买频率Frequency，M：平均单次购买金额Monetary)，但是RFM方法最具有代表性，其它还包括客户购买行为随机过程模型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝氏机率推导状态移转概率方法和拟合回归分析方法等。
(一)预测未来收益由于“银行收益”包括信用卡年费、商户佣金、逾期利息，以及其他手续费等，这里统一称为“购买金额”。
因此，“客户未来购买金额”预测模型为：客户未来购买金额= 未来购买频率* 未来平均金额* 未来购买频率概率* 未来平均金额概率其中，未来购买频率、未来平均金额、未来购买频率概率、未来平均金额概率均可通过客户购买行为的随机过程模型来描述和求解。
信用卡消费大数据分析中的逻辑回归模型解析
信用卡消费大数据分析中的逻辑回归模型解析随着数字化和智能化的发展，信用卡消费数据已经成为大数据应用的重要变量之一。
这些数据不仅可以帮助各个行业企业分析消费者的购买喜好、消费习惯等，还可以通过预测消费者的未来行为来制定有效的市场营销策略。
那么，在信用卡消费大数据分析中，逻辑回归模型在预测分析方面起到了重要的作用。
逻辑回归模型是一种广泛应用于分类领域的统计模型。
在信用卡消费大数据分析中，逻辑回归模型可以通过对消费者的历史数据进行分析，预测他们遵循某个特定行为概率的大小。
逻辑回归预测模型的结构可以用以下公式表示：P(Y=1|X)=exp(W'X)/(1+exp(W'X))其中Y是输出结果，代表分类变量；X是自变量，代表用于分类的一组预测变量；W是逻辑回归模型的系数，需要通过训练样本进行拟合和求解。
在信用卡消费大数据分析中，逻辑回归模型可以用于以下几个方面：1.用户分类逻辑回归模型可以通过对消费数据进行挖掘和分析，实现对用户的基本特征进行分类。
对于信用卡消费数据而言，可以通过对用户的消费金额、消费频率、信用卡等级、还款方式等多个方面进行分析，将用户分为高消费、中等消费、低消费等几类，为相应的营销策略提供参考。
2.风险评估在信用卡消费大数据分析中，逻辑回归模型可以用于风险评估。
我们可以通过大量的信用卡消费数据，分析出哪些行为容易导致用户违约，从而预测哪些用户更有可能违约；同时也可以分析哪些行为会引起系统风险，从而采取相应的措施。
3.客户流失预测逻辑回归模型也可以用于客户流失预测。
我们可以通过对用户的异常消费行为、还款情况等进行分析，来预测哪些用户有可能流失。
据此，我们可以制定相应的措施，如提高用户的满意度、增加用户福利等，以留住关键客户。
总的来说，信用卡消费大数据分析中的逻辑回归模型不仅能够对用户进行分类，并对其消费行为进行预测，还能帮助企业在制定营销策略、风险评估等方面起到重要作用。
但是，我们需要注意的是，模型的精度和准确性是需要通过大量数据和实践来检验的。
信贷评分卡模型的构建与应用
信贷评分卡模型的构建与应用信贷评分卡模型是一种用于评估个人或企业信用风险的重要工具。
该模型通过收集和分析各种与信用相关的数据来预测借款人违约的可能性，帮助银行和其他金融机构做出风险评估和决策。
本文将介绍信贷评分卡模型的构建过程以及其在实际应用中的作用。
一、信贷评分卡模型的构建在构建信贷评分卡模型之前，我们首先需要明确模型的目标变量和解释变量。
目标变量通常是一个二元变量，表示借款人是否违约，而解释变量则是一系列与信用相关的客户信息，如年龄、性别、婚姻状况、收入等。
下面是构建信贷评分卡模型的主要步骤：1. 数据收集：收集与信用风险相关的数据，如借款人的个人信息、财务信息、历史信用记录等。
这些数据可以来自于内部数据库、外部数据供应商或者借款人提供的相关文件。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、转换和整理，以便后续分析和建模。
这包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
3. 特征选择：根据统计分析和领域知识，选择最有预测能力的特征变量。
一般来说，特征选择应遵循三个原则：预测能力、稳定性和可解释性。
4. 数据分割：将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于模型的训练和参数估计，而测试集则用来评估模型的预测性能。
5. 模型训练：选择适合的统计模型，并使用训练集进行模型参数的估计。
常见的统计模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
6. 模型评估：使用测试集评估模型的预测性能。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
7. 模型调整：根据评估结果对模型进行调整和优化，以提高模型的预测能力和稳定性。
8. 信用评分卡的构建：根据模型参数和变量权重，计算每个客户的信用评分。
信用评分是通过将模型的线性预测转换为一种具有直观含义的评分，用于表示客户的信用水平。
9. 建立评分卡的分数区间：根据实际业务需求，将信用评分划分为多个区间，每个区间对应不同的信用等级。
这样，银行可以根据借款人的信用等级来决定是否给予贷款、贷款额度和利率等。
某银行信用卡业务的数据分析与建模
某银行信用卡业务的数据分析与建模随着经济的发展和数字化的普及，银行作为金融行业的重要组成部分，拥有大量的财务数据和客户数据。
这些数据是银行优化经营、提高效率、增强竞争力的宝贵资产。
其中，信用卡业务的数据分析和建模尤为重要。
信用卡业务是银行的重要业务领域之一。
它涉及到银行的信用风险、市场风险和操作风险等多个方面。
在这些风险的控制中，数据分析和建模起着重要的作用。
本文将以某银行信用卡业务的数据分析和建模为例，探究数据分析在信用卡业务中的应用和价值。
一、数据源的获取银行的信用卡业务与其他业务相比，具有更加明确的目标客户群体。
银行可以通过多种方式获得客户数据，包括：1. 申请表格和客户调查。
银行可以从客户提交的申请表格和客户调查中获得一些基本的个人信息，如客户的年龄、职业、收入、家庭状况等。
2. 消费数据。
银行可以通过信用卡的消费信息来了解客户的消费习惯、偏好、需求等。
3. 行为数据。
银行可以从客户的还款、逾期、风险评估等行为数据中，来判断客户的信用风险状况。
以上数据来源构成了信用卡业务的主要数据源，也是数据分析和建模的重要数据来源。
二、数据处理和特征工程在获得数据之后，需要进行数据处理和特征工程。
数据处理包括数据清洗、数据预处理、数据集成和数据转换等过程。
特征工程是将数据转换为可用于分析和建模的特征的过程。
在信用卡业务中，特征工程的过程是非常重要的。
常见的特征工程包括：1. 提取特征。
从客户数据中，提取出有用的特征，如年龄、收入、职业、教育程度、婚姻状况等。
2. 特征编码。
将提取出来的特征进行编码，如将年龄编码为0-18岁、19-29岁、30-39岁等。
3. 特征衍生。
通过对提取出来的特征进行运算和组合，衍生出新的有用特征。
4. 特征选择。
从所有的特征中，选择出对模型有用的特征，也可以通过特征选择来降低模型复杂度和提高模型的速度。
以上特征工程的过程，都可以通过数据挖掘和机器学习的技术来实现。
三、数据分析和建模数据分析和建模是信用卡业务中最为重要的环节。
银行卡消费行为分析与模型构建
银行卡消费行为分析与模型构建随着现代科技的快速发展，银行卡日常消费已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
我们可以使用银行卡进行购物、支付水电费等各类消费行为。
银行卡消费行为对数以亿计的人们有着重要而深远的影响，商家、银行、政府和消费者都围绕这个问题而展开了大量的研究和探讨。
本文旨在通过分析银行卡消费行为和相关因素，构建一个预测银行卡消费的模型。
1. 银行卡消费行为概述银行卡消费是指在与银行卡相关的各项消费行为，其种类和规模均在不断扩大。
通过借记卡、信用卡等银行卡消费方式，我们可以轻松实现各类支付操作。
银行卡消费行为可以从以下几个方面进行分类：- 消费类型：包括餐饮、购物、娱乐、交通等各类消费行为。
- 消费金额：指在各类消费行为中花费的金额。
会受到地区、时间、产品、个人收入等因素的影响。
- 消费习惯：包括交易频率、交易时间、交易地点等。
不同的消费者有着不同特点和倾向。
- 消费渠道：购物网站、线下店铺、移动支付等多种消费方式。
研究银行卡消费行为可以帮助我们在各方面进行决策，包括政府公共政策制定、商家销售策略定制等。
而如何预测消费行为，也至关重要。
2. 银行卡消费行为因素分析银行卡消费行为与多个因素有关，包括消费者个人特性、个人信用记录、家庭收入等等。
下面将分别从几个方面进行分析。
2.1 消费者个人特性消费者个人特性的影响因素包括性别、年龄、教育程度、职业等。
通过调查发现，女性对服装和化妆品的消费更频繁，而男性偏好消费高档数码设备和运动休闲品牌。
年龄和个人收入之间也存在一定的相关性，年轻人和在校学生在消费能力上要低于工作一段时间的成年人。
不同职业人群的消费需求也是不同的，例如金融行业人员更可能用卡消费高档品牌，因为这同时可以提高信用等级。
2.2 个人信用记录个人信用记录是评估个人经济信用状况的重要指标，对于银行信用卡申请、房贷车贷、招商引资等方面有着重大作用。
个人信用状况良好的人群在消费方面也更加稳健，信用卡还款记录良好的借款人更能获得银行方面的重视，也更可以享受到额外的福利和特权，例如银行积分、优惠券等等。
评分卡模型
由逻辑回归的基本原理，我们将客户违约的概率表示为p，则正常的概率为1-p。因此，可以得到：
此时，客户违约的概率p可表示为：
评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义，即可表示为下式：
其中，A和B是常数。式中的负号可以使得违约概率越低，得分越高。通常情况下，这是分值的理想变动方向，即高分值代表低风险，低分值代表高风险。
而AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。
很多二元分类器会产生一个概率预测值，而非仅仅是0-1预测值。我们可以使用某个临界点（例如0.5），以划分哪些预测为1，哪些预测为0。得到二元预测值后，可以构建一个混淆矩阵来评价二元分类器的预测效果，如表2所示。所有的训练数据都会落入这个矩阵中，而对角线上的数字代表了预测正确的数目，即TP+TN。
表2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ类结果混淆矩阵
预测
1
0
合计
实际
1
TruePostiveTP
False NegativeFN
Actual Postive(TP+FN)
0
False PostiveFP
Ture NegativeTN
Actual Negative(FP+TN)
合计
Predict positive(TP+FN)
Predicted Negative(FN+TN)
信用分析模型介绍
信用分析模型介绍信用分析模型可以分两类，预测模型和管理模型。
预测模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性。
Z计分模型和巴萨利模型属于此类，两者都以预测客户破产的可能性为目标，不同之处在于所考察的比率和公式略有不同。
管理模型不具有预测性，它偏重于均衡地解释客户信息，从而衡量客户实力。
营运资产分析模型和特征分析模型属于此类。
营运资产分析模型旨在通过资产负债表衡量客户的实力与规模，特征分析模型则偏重于利用各类财务、非财务信息评价客户风险大小。
管理模型不象预测模型那样目标专一，同时具有很大的灵活性，通过适当的调整可以用于各种场合。
一、Z计分模型Z计分模型通过关键的财务比率来预测公司破产的可能性。
比较典型的为理查得·托夫勒（Richard Taffler）Z计分模型。
1977年理查得·托夫勒对46家性质相同、规模大小一样的破产公司和有偿债能力的公司进行了对比，并依据其调查结果和利用多样差别分析法的基础上得出如下一些比率：（税前利润/平均流公式（1）衡量公司业绩；公式（2）和(3)衡量公司的债股比率；公式(4)衡量公司在无收入状态下可维持业务的时间长短。
Z计分值便是公式(1)-(4)比率的总和。
如计分值为负值，则表示公司不景气。
经实践证明，这四种比率配上适当的权数，预测公司破产率的准确性高达97%以上。
其中还发现一个重要规律，即公司破产一般发生在该公司第一次Z计分出现负值后的第三年里。
可见，Z计分模型是帮助企业确定客户破产风险的有力工具。
在实际应用中，Z计分模型存在以下三个缺陷：1 权数难于确定2 模型所依赖的数据难于获得3 以46家公司为样本缺乏说服力Z计分模型开创了分析信用风险的新思路。
它虽不能准确预测出公司破产的具体时间，但它指出了破产的可能性，并能通过逐年比较反映出这种可能性扩大或缩小的趋势。
它适用于大的集团公司。
二、巴萨利模型由亚历山大·巴萨利（Alexander Bathory）发明。
信用卡分析维度模型
银行卡、信用卡分析维度模型JBean于 2009-7-20,02:12 评论 (0)依据搜集整理的银行卡及信用卡分析的相关需求、案例及经验，对银行卡分析的常用维度进行了整理，主要包括客户资料（用来刻画客户个体特征的资料）、帐户资料（与客户相关的帐户，即客户所消费的的服务的静态特征）及交易资料（客户与银行之间发生的交互信息）几个部分。
一、客户资料1 性别个人客户的性别，有效值：（男性，女性）2 年龄段个人客户的年龄分段：3 婚姻•已婚•未婚•离婚4 学历个人客户的文化程度：•文盲•小学•中学•中专•大专•学士•硕士•博士或以上5 行业个人客户所属行业，有效值待定。
建议采用国家标准分类：如电信、电子、城建、公路、铁路、民航、电力、石油石化、汽车、教育、医药、旅游、其它。
6 职业个人客户的职业，有效值待定。
建议采用国家标准分类：如•管理人员•技术人员•作业人•月收入分段7 个人客户的月收入分段方式视需求而定。
•500元以下•500~1000元•1000~2000元•2000~3000元•3000~5000元•5000~8000元•8000~10000元•10000~20000元•20000元以上8 年收入分段个人客户的年收入，分段方式视需求而定。
•6000元以下•6000~12000元•12000~24000元•24000~36000元•36000~60000元•60000~96000元•120000~240000元•240000元以上9 关联关系个人客户与其它客户之间的关联关系：1)家庭关系•配偶•父母•子女•兄弟姐妹•其它2)工作关系•雇佣•被雇佣3)经济关系•担保人•被担保人10 客户等级目前的等级划分可依据月均消费总金额：•新客户－最近三个月新增的客户•普通客户－最近三个月消费月均额折合人民币500元以下客户；•白银客户－最近三个月消费月均额折合人民币500-1千元客户；•黄金客户－最近三个月消费月均额折合人民币1~5千元的客户；•白金客户－最近三个月消费月均额折合人民币5千~1万的客户；•钻石客户，最近三个月消费月均额折合人民币1~5万元的客户；•贵宾客户，最近三个月消费月均额折合人民币5万元以上的客户以上以北京消费能力为标准, 不同的地区可以制定调整系数。
信用卡违约率预测模型的构建与分析
信用卡违约率预测模型的构建与分析随着互联网的发展，信用卡已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
信用卡可以方便我们的消费、提高我们的消费能力，但同时也有着一定的风险。
信用卡违约率就是其中的一个风险之一。
信用卡违约率越高，银行的风险就越大，也就意味着银行的利润空间越小。
因此，银行需要采取措施来控制信用卡违约率。
在这个过程中，预测信用卡违约率就显得尤为重要。
构建信用卡违约率的预测模型需要的数据在构建信用卡违约率的预测模型前，我们需要先收集一些数据。
在数据方面，我们需要获取一些客户的个人信息和历史交易数据。
个人信息可以包括客户的年龄、性别、职业等基本信息，历史交易数据可以包括客户信用卡消费记录、还款记录等。
这些数据可以由银行提供，也可以自己通过网络爬虫技术进行一定的收集。
构建信用卡违约率预测模型的步骤1. 数据预处理在构建信用卡违约率预测模型之前，我们需要对数据进行预处理。
数据预处理的目的是为了减少数据异常值的影响和噪音的干扰，提高模型的精度和准确性。
数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据整合、缺失值填充等。
2. 特征选择在进行特征选择时，我们需要将客户的与违约率相关的特征选出来，这些特征可以包括客户的信用卡消费记录、还款记录、个人信息等，通过对这些特征进行评估，选出与信用卡违约率最为相关的特征，以提高模型的准确度。
3. 模型构建在进行模型构建时，我们可以采用多种算法，如逻辑回归、决策树等，通过算法对数据进行建模，预测每个客户是否会发生违约情况。
构建的模型需要通过交叉验证等方法来进行实验验证，最终确定模型的准确性。
4. 模型评估模型评估的目的是为了评估构建出的模型的准确性和适用性，通过对模型进行评估，可以找到构建模型的不足之处，从而对模型进行优化。
模型评估的方法可以包括ROC曲线、AUC值等。
通过以上步骤，我们可以构建出一种较为准确的信用卡违约率预测模型，这对于银行来说具有重要的意义。
信用卡违约率预测模型的应用银行可以根据构建出的信用卡违约率预测模型对客户进行分类。
信用风险评估中的数据分析与建模
信用风险评估中的数据分析与建模信用风险评估是金融行业中重要的一环，在借贷、信用卡申请、担保等过程中，银行和金融机构需要对借款人的信用状况进行准确评估，以决定是否给予贷款或其他金融服务。
而数据分析与建模在信用风险评估中发挥着关键作用，通过对大量的历史数据进行分析和建模，可以更加准确地预测未来借款人的信用风险水平。
一、数据收集与准备在进行信用风险评估之前，首先需要收集并准备相关的数据。
这些数据可以包括个人信息、财务状况、就业情况、借款记录等。
为了保证数据的准确性和客观性，有必要进行评估对象的背景调查，并确保数据来源可靠。
同时，还需要对数据进行清洗和整理，以确保数据的一致性和可用性。
二、特征选择与提取在数据分析与建模过程中，特征选择与提取是一个关键的步骤。
通过对借款人的个人信息和财务状况等方面进行特征选择与提取，可以得到与信用风险水平相关的特征变量。
这些特征变量可以包括年龄、性别、收入、负债情况、还款记录等。
通过对特征变量的选择和提取，可以减少数据维度，提高数据分析与建模的效率和准确性。
三、数据分析与建模数据分析与建模是信用风险评估的核心环节。
通过对特征变量与信用风险水平之间的关系进行建模和分析，可以预测未来借款人的信用状况。
常用的数据分析与建模方法包括逻辑回归、支持向量机、决策树等。
这些方法可以根据实际情况进行选择和组合，以达到最佳的预测效果。
四、模型评估与优化在进行数据分析与建模的过程中，需要对模型进行评估与优化。
评估模型的准确性和稳定性是关键的一步，可以通过交叉验证、样本划分等方法进行评估。
同时，还需要对模型进行优化，以提高模型的预测能力和稳定性。
模型的评估与优化是一个迭代的过程，需要不断地进行调整和改进。
五、应用与监测在完成数据分析与建模工作后，需要将模型应用于实际的信用风险评估中，并进行监测和调整。
通过实时监测模型的表现和预测结果，可以不断地优化模型，并及时应对风险的变化和挑战。
同时，还需要对模型进行定期的回溯和评估，以确保模型的持续有效性和稳定性。
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银行卡、信用卡分析维度模型JBean于2009-7-20,02:12 评论 (0)依据搜集整理的银行卡及信用卡分析的相关需求、案例及经验，对银行卡分析的常用维度进行了整理，主要包括客户资料（用来刻画客户个体特征的资料）、帐户资料（与客户相关的帐户，即客户所消费的的服务的静态特征）及交易资料（客户与银行之间发生的交互信息）几个部分。
一、客户资料1 性别个人客户的性别，有效值：（男性，女性）2 年龄段3 婚姻已婚未婚?离婚?学历4个人客户的文化程度：文盲?小学?中学?中专?大专?学士?硕士?博士或以上?5 行业个人客户所属行业，有效值待定。
建议采用国家标准分类：如电信、电子、城建、公路、铁路、民航、电力、石油石化、汽车、教育、医药、旅游、其它。
6 职业个人客户的职业，有效值待定。
建议采用国家标准分类：如管理人员?技术人员?作业人?月收入分段?7 个人客户的月收入分段方式视需求而定。
500元以下?500~1000元?1000~2000元?2000~3000元?3000~5000元年?5000~8000元?8000~10000元?10000~20000元?20000元以上?收入分段8个人客户的年收入，分段方式视需求而定。
6000元以下?6000~12000元?12000~24000元?24000~36000元?36000~60000元?60000~96000元?120000~240000元?240000元以上?9 关联关系个人客户与其它客户之间的关联关系：家庭关系1)配偶?父母?子女?兄弟姐妹?其它?2)工作关系雇佣?被雇佣?3)经济关系担保人?被担保人?10 客户等级目前的等级划分可依据月均消费总金额：新客户－最近三个月新增的客户?普通客户－最近三个月消费月均额折合人民币500元以下客户；?千元客户；500-1白银客户－最近三个月消费月均额折合人民币?．黄金客户－最近三个月消费月均额折合人民币1~5千元的客户；?万的客户；白金客户－最近三个月消费月均额折合人民币5千~1?万元的客户；钻石客户，最近三个月消费月均额折合人民币1~5?万元以上的客户贵宾客户，最近三个月消费月均额折合人民币5?以上以北京消费能力为标准, 不同的地区可以制定调整系数。
11 信用评级例如根据设定的分数,在设定的分数范围内分成A优良?B一般? C可?12 持有效卡张数1 (张) ?) 张2 (?)张3 (?以上4 (张)?13 客户状态活动客户Active?) 6个月无交易睡眠客户DORMANT(近?Closed不往来客户?14 客户种类公司户?个人户?员工户?第三方合作伙伴员工?二、帐户资料1 帐户状态卡片未启用?．卡片已启用-Active ?卡片已启用- Dormant ?卡片已启用- Pastdue ?销卡?停用?挂失?NULL?2 信用额度范围建议分段方法：人民币0~5000 ?人民币5000~1万?人民币1万~5万?人民币5万~10万?人民币11万~20万?人民币21万~50万?人民币50万以上?3 缴款评级缴款评级指客户目前帐款缴付情形。
无帐单?全额缴款?缴付最低应付金额?缴款逾期<=CD2 ?缴款逾期>CD2 ?4 停卡原因非自愿停卡?逾期转呆?催收?逾期超过30日?死亡?强制停用?超额消费?伪冒或争议帐转呆?超过缴款期限未缴款?银行不给用?．自愿停卡?到期不续用?已被冒用或有被冒用之风险?遗失?停用?被窃或被抢?暂时停用?有不良记录, 取消发卡?5 活动区域个数范围在指定时间段内，客户发生往来活动的地区个数, 代表客户的活动力以及是常旅客。
同开户一级分行?不同一级分行－１个?不同一级分行－2-3个?不同一级分行－4-5个?不同一级分行－6个以上?6 往来时间段从客户第一次与银行有往来（第一次开立准贷记卡或贷记卡）到当前的时间区间。
0~1年?1年2年?3年~5年?6年~10年?10年以上?7 不活动时间范围从客户最后一次作交易到当前的时间区间。
0~1个月?1个月~3个月?4个月~6个月?6个月~一年?一年~二年?二年以上?产品品种8请业务人员提供详细产品清单准贷记卡?信用卡?公司卡?Visa公司卡?Master公司卡?AE公司卡?JCB公司卡?联名卡?Visa ?Master?Consumer Card ?Visa个人卡－RMB ?Master个人卡－RMB?Visa个人卡－International ?Master个人卡－International ?员工卡?Visa员工卡－RMB ?Master员工卡－RMB?Visa员工卡－International ?Master员工卡－International?9 正/附卡别正卡?附卡?10 卡片种类普通卡?金卡?白金卡?无限卡?11 收单业务外卡收单?本币卡收单?是否使用透支12用?不用?13 营销渠道类别客户被招揽进行所使用的渠道的类型。
分支行网点?营销活动?第三方合作伙伴?客户推荐?其它?14 担保方式抵押/质押/担保。
担保品类别/担保品担保品类别。
比如：房屋?土地?字画?存单?股票／债券?15 审批人审批人的员工号?审批机构?审批机构的机构代码?16 申请状态申请?审批中?等待必要文件?已核准?已拒絶申请?拒绝申请原因17资格不符?信用不良?三、交易资料1 交易种类指客户主动发动与银行间的往来(请ID提供银行卡业务的交易清单。
)1) 帐务性交易一般消费?预借现金?代缴代扣费用?缴款?2) 非帐务性交易查询?挂失?兑换礼品?抱怨/投诉?2 交易频度范围在指定时间区间内，个人客户交易的平均次数。
比如XX次/月，XX次/周。
0次/月?1~3次/月?4~5次/月?6~10次/月?11~20次/月?21次以上/月?3 透支金额范围一千元以下/月?元1001-3000/月?月/元3001-5000?．5001-10000元/月?一万元以上?4 透支笔数范围在指定的时间内，个人客户作透支总次数。
0次/月?1~3次/月?4~5次/月?6~10次/月?11~20次/月?21次以上/月?5 交易笔数范围在指定的时间内，个人客户作交易的总次数。
可以表示客户与银行的密切程度；0次/月?1~3次/月?4~5次/月?6~10次/月?11~20次/月?21次以上/月?6 平均单笔交易金额范围在指定时间内客户进行交易的总金额?总笔数的平均金额，一般用于对客户的消费交易进行统计。
十元以下?11-100元?101-300元?301-500元?501-1000元交易总?1001-3000元?3001-5000元?5001-10000元?一万以上?金额范围7在指定时间范围内，客户进行交易的金额累计数。
100元以下?1~500元?501~1000元?1001~2000元?2001~5000元8 交易币种?5001~10000元?一万以上?客户进行交易使用的币种。
本币：人民币?外币：?美元?日圆?港元?欧元?英镑?澳大利亚元?瑞士法郎?加拿大元?9 消费地区国内本地?国内异地?港澳?国外?10 交易渠道客户进行交易所使用的渠道的类型。
包括柜台网点?客户服务中心?IVR ?座席?网络?短信平台。
?．POS机?ATM?11 交易时段0-2AM ?2-4AM ?4-6AM ?6-8AM ?8-10AM ?10-12AM ?12-2PM ?2-4PM ?6-8PM ?8-10PM ?10-12PM?12 星期星期一?星期二?星期三?星期四?星期五?星期六?星期日?13 消费类型客户进行消费类型, 源自于商户代码的归类。
旅游类?饭店?交通运输?旅行社?租车?航空公司?14 预借现金ATM?．本行柜台?本行异地柜台?他行柜台?他行异地柜台?15 代缴费用类基金?保险?税款?罚款?有线电视?购物?百货?邮购?信息?通讯?家电?超市量贩?珠宝?收藏?服饰?书籍体育/音乐?医疗?学费?餐饮娱乐类?美容按摩?餐饮?夜总会?运动健身?16 事件种类1) 与风险预警相关的事件客户缴款逾期（３０天内）?客户缴款逾期六个月以上－资产管理?客户大额消费?与客户关怀相关的事件2)客户第一次ATM缴款/自动扣款?客户销卡?客户到期不续约?客户升级名单（第一次达到升级标准）?客户降级名单（第一次达到降级标准）?客户连续三个月不活动(无交易)?3) 与销售相关的事件本人国外消费刷卡?本人异地消费刷卡?附卡国外消费刷卡?附卡异地消费刷卡?17 客户抱怨/申诉次数范围客户通过各种渠道向银行提出抱怨或申诉的次数。
０次／季?１次／季?２－３次／季?４次以上／季?18 营销活动类型风险类?信息类?销售类?服务类?客户关怀?客户保育?19 营销活动营销活动的编码建议分类及编码如下：风险类-编码RA0000+ ?信息类-编码RB0000+ ?销售类-编码RC0000+ ?服务类-编码RD0000+ ?RD1000+编码-客户关怀?．客户保育-编码RD2000+?20 响应率营销活动受到回应的情况。
计算方法：有回应的人数?营销目标客户人数千分之一以下?千分之1.1~3 ?千分之3.1~5 ?千分之5.1~10 ?百分之1.1~3 ?百分之3.1~5 ?百分之5.1~10 ?百分之10.1~20 ?百分之20.1~3021 转换率?百分之30以上?营销活动达到预定目标的情况。
计算方法：营销活动之后一定时间区间内购买营销目标产品的人数?营销目标客户人数千分之一以下?千分之1.1~3 ?千分之3.1~5 ?千分之5.1~10 ?百分之1.1~3 ?百分之3.1~5 ?百分之5.1~10 ?百分之10.1~20 ?百分之20.1~30 ?以上30百分之?．。