结合阅读书籍和实际工作经验，整理一篇笔记性质的博客，供参考。能帮助到需要的人就是我的满足，更欢迎大神指导不足，谢谢！

一、流程概述

下图概况了典型的评分卡开发流程，该流程的各个步骤的顺序根据具体情况的不同调整，也可以根据需要重复某些步骤。

具体的步骤内容

问题准备
数据获取与整合
EDA（探索性数据分析）与数据描述
数据准备（特征工程）
变量选择
模型开发
模型检验和评价
评分卡创建和刻度
评分卡实施
监测和报告

引用自：《信用风险评分卡研究_基于SAS的开发与实施》

二、问题准备

建模项目的规划期，必须确认清楚以下事项，否则一旦出现问题就得从头返工了，慎重再慎重！

1、模型的应用范围

主要考虑首贷/续贷，产品种类，销售渠道等可以明显区分客群的因素

2、违约/正常样本定义

即Y变量定义，也就是好人/坏人的定义，逾期多少天的人标记成坏人。可以是DPD15+，M1+，M3+等，一般当坏账率 / 某个时点的逾期率在80%左右，则可以用这个时点逾期作为违约的定义（此为单期产品的定义，多期产品的定义较为复杂，需要结合业务确认）

3、数据时间窗口

分为建模数据窗口和验证数据窗口，建模数据是模型训练数据，验证数据是out of time验证以避免模型过拟合的数据，一般选取建模数据窗口后的一段时间。
数据时间窗口选取的原则
1）表现期成熟：也就观察期，表现期=借款期限+违约定义期限，比如借款30天的产品，以M1作为违约定义，那么放款后60天才能算表现期成熟。
2）保证数据新鲜度：模型是为了预测未来的数据，所以要保证建模的数据最接近未来，所以选取最近的数据。
3）保证数据周期性：很多贷款产品特别是pay day loan，逾期率具有时间周期性，发薪日逾期率明显低于其他时间，这种情况，数据窗口最好以月为单位选取。
4）保证样本量大小：根据经验，违约样本的数量需要至少1500个。

4、数据源确定

刚才确定了数据有哪些行，现在来确定有哪些列，也就是说，确定我们的特征/变量/属性。
数据源可以分为内部数据、外部数据，具体来说，就是确定此次建模能用到的所有数据表。
数据源选取的原则
1）数据覆盖率：数据覆盖率不能过低（不同模型算法要求不同，逻辑回归要求覆盖率较高，xgboost等数模型要求低些）。
2）数据稳定性：数据的计算逻辑是维持稳定的，不会发生数据定义的改变
3）未来有效性：在模型实施期，可能无法获取的数据，不能用于建模

5、项目周期

建模项目的人员、资源、时间等，主要是明确各阶段的时间计划表，保证整体工作节奏可控。

三、数据获取与整合

1、数据获取

从各处数据源提取需要的数据（Mysql、MongoDB、Hive、离线数据等等），先按表分开提取即可。
注意点：生产环境的数据计算规则可能已经发生变化，为保证建模的数据跟当前保持一致，需要对一些数据重新计算，可以称为刷新数据、刷件

2、数据整合

也叫合并宽表，通过主键将所有数据合并成一张表，M行*N列。
M行表示建模样本一共有多少件；
N列表示建模初始有多少变量（这里包含了id、Y变量、时间变量等）；

未完待续ING

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