金融數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘(編輯修改稿)
2025-06-15 03:30 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 建模 評估 評估 2021/6/16 11 資料準(zhǔn)備 (Data Preparation) ? 選擇合理的建模變數(shù) ? 基本資料 ? 性別、教育程度、職業(yè)別 …… ? 聯(lián)合徵信 中心 (JCIC)的資料 ? 被查詢總家數(shù)、延遲月數(shù)比率 …… ? 與銀行往來的資料 ? 申請卡別類型、有沒有使用扣款服務(wù) …… 2021/6/16 12 資料準(zhǔn)備 (Data Preparation) ? 選擇合理的建模時間 ? 時間間隔取為 12個月至 18個月 ? 清除遺漏值、異常值 ? 資料轉(zhuǎn)換 ? 連續(xù)型轉(zhuǎn)成離散型：被查詢總家數(shù) … ? 合併變項太多之變數(shù)：職業(yè)別 … ? 衍生新的變數(shù) 2021/6/16 13 類型 變數(shù)名稱 資料類型 個人資料 教育別 類別型 (2類 ) 性別 旗標(biāo)型 行業(yè)別 類別型 (3類 ) 職稱別 類別型 (3類 ) 工作年資 類別型 (5類 ) 緊急聯(lián)絡(luò)人與正卡關(guān)係 類別型 (4類 ) 與銀行往來紀(jì)錄 是否申請結(jié)餘代償 旗標(biāo)型 扣款帳號 旗標(biāo)型 金融聯(lián)合徵信中心 過去六個月 延遲月數(shù)比率 連續(xù)型 過去六個月 循還月數(shù)比率 連續(xù)型 近一年 M2次數(shù) 整數(shù)型 最近一個月 近期是否逾期 旗標(biāo)型 負(fù)債所得比 連續(xù)型 有效卡張數(shù) 類別型 (3類 ) 被查詢總家數(shù) 類別型 (4類 ) 2021/6/16 14 建模 (Modeling) ? 誤差抽樣 (OverSampling) ? 將稀有事件透過抽樣的方式將其比重提高 ? 多的
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