以下以申请评分卡(A卡)建模为例，描述模型开发的基本流程：
1.数据准备：定义目标变量，整合样本特征；划分数据集：训练集、验证集与测试集，由于金融业务中的样本的积累周期比较长，因此测试集有必要划分为两种，一种为训练集时间跨度内，一种为训练集时间跨度之外，用时间外的测试集验证模型特征的稳定性。
2.探索性数据分析：统计每个特征取值的分布；统计每个特征的覆盖率，去掉覆盖率较低的特征；处理样本的异常值和缺失值。
3.数据预处理：根据经验对特征作预筛选，筛除于目标变量无关的特征；特征分箱；WOE转换。
4.特征选择：计算IV值，特征选择。
5.模型开发：常用逻辑回归模型进行拟合。
6.模型评估：模型常见的评估指标有AUC,ROC,KS,Gani-chat,Lift-chat，特征稳定性的评估指标psi。
7.生成评分卡。
流程示意图如下所示：
1.数据准备
不同的评分模型需要的数据是不同的，在建模之前需要对对要解决的问题建立明确的数学定义。
1.排除一些特定的建模用户
用于建模的用户必须是日常审批中接触到的用户，不能是异常情况，比如欺诈等。
2.明确用户的属性
用户的基本属性，比如学历、年龄、收入情况等；征信机构的数据和其他外部数据，比如芝麻分。
3.目标变量的确立
评分模型是利用历史的数据预测未来的行为，需要明确定义正负样本的标签。不能出现歧义，重叠等。
4.划分数据集
通常训练模型需要划分训练集、验证集与测试集。信贷业务中样本成熟的经历的时间比较长，因此测试集需要时间内和时间外的数据，时间内外是相对训练集的时间跨度而言，避免经过一段时间后特征波动或失效的发生。
2.探索性数据分析(EDA,Exploratory Data Analysis)
EDA的实施主要包括：
1.描述性统计
描述性统计是用一些统计量来对变量分析，如：平均值，标准差，最小值，最大值等。
2.统计每个变量值的分布、特征覆盖率及检验正态分布
通常使用直方图绘制变量不同取值的样本分布，以及变量在样本中的覆盖率，筛除样本中有值特别少的变量。
3.极值的识别与处理
每个变量需要设定一个正常的取值范围。对数量较少的超出正常范围的极端值作替换处理，若极端值的数量超过10%,则说明数据的生成机制不止一个。
4.缺失值的处理
4.1缺失值机制
- 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR)
缺失数据与该变量真实值无关，与其他变量的数值也无关。举例：一位老师丢失几张学生试卷，导致几位学生没有成绩。成绩的缺失与成绩本身变量无关，也与性别无关，是完全随机的。 - 随机缺失（MAR）:缺失变量与其他变量有关。举例：统计学生信息时，体重缺失，一般来说，女生的体重缺失，与性别有关。
- 非随机缺失（NNAR）:缺失数量与该变量本身有关。举例：统计收入数据时，一般缺失的是收入过高或过低。
- 完全变量：数据集中不含缺失值的变量。
- 不完全变量：数据集中含有缺失值的变量。
1,对缺失特别多的变量直接剔除；2,利用统计值替换，比如平均值，对离散变量，取同类样本中取值最多的特征值。
3.数据预处理
1.特征初筛
根据业务经验预先筛除掉与目标变量无关的变量。
2.特征分箱
1)对于连续变量可以使用等频分箱、等距分箱、卡方分箱与最优分箱；
2)对于离散变量，可以卡方分箱，对离散变量取值合并分箱。
3.特征编码
1)特征分箱离散化后可计算每个bin的woe值，形成每个bin的woe编码
2)one-hot编码
3)dummy编码，与one-hot编码类似
4.特征选择
1.计算IV值与psi值
IV(Information Value):信息价值。IV可以用来衡量自变量的预测能力；WOE(Weight of Evidence,证据权重)和IV使用来衡量变量的预测能力，值越大，表示此变量的预测能力越强。PSI可以用来衡量特征的稳定性。
在训练模型时，挑选特征是一个比较复杂的过程，要考虑的因素有很多，比如，变量的预测能力，变量之间的相关性，变量的简单性(容易生成和使用)，变量的强壮性(不容易被绕过)，变量在业务中的可解释性。其中变量的预测能力可以通过IV值衡量。IV的计算是以WOE为基础的。
(1).WOE
要对一个变量进行WOE编码，必须对变量离散化(分箱)，分箱后，第i组的woe值得计算公式为:
其中，为这个组中响应客户(风险模型中为违约客户，正样本)的，占总体正样本的比例，
为负样本所占比例，
为该分组中正样本数量，
为该组负样本数量，
代表总体样本中的正负样本数量，WOE实际代表该分组中的正负样本比例的差异，值越大，差异越大，该分组越能区分正负样本。第i组的IV 值为:
整个变量的IV值为(n个分组值得嘉和)：
| 特征信息值(IV) | 预测能力 |
|---|---|
| <0.03 | 无预测能力 |
| 0.03~0.09 | 低 |
| 0.1~0.29 | 中 |
| 0.3~0.49 | 高 |
| 0.5~ | 极高 |
2.特征筛选
选择IV值高，PSI值低，覆盖率高的特征入模。
5.模型开发
1.模型拟合
常用lr逻辑回归模型进行分类。
2.step-wise模型优化
根据p值筛选模型变量，原假设(变量不重要，与目标变量无光)，在此假设基础上计算chi-square,若chi-square值大，则p值小，p值<0.01说明变量很重要。
6.模型评估
模型拟合之后，需要评估模型的好坏。好的模型一般要有以下三个基本要求：
1.精确性。模型在预测时，要有一定的精确性；2.稳健性。模型必须对从总体样本中抽取的所有样本都有效；3.有意义
以下介绍几个常用的评价指标：
1.混淆矩阵
2.KS曲线
3.AUC曲线
4.ROC指标
5.Gini系数
6.Lift-chart提升图
7.生成评分卡
一个事件发生的几率（Odds），是指该事件发生的概率与该事件不发生概率的比值。若一个客户违约概率为p，则其正常的概率为1-p，由此可得：
此时，客户违约的概率p可以表示为:
评分卡表达式为：
其中A、B为常数。由于log函数在(0→+∞)单调递增，所以当用户违约几率Odds越大时，Score评分越低。通过给定 :
（1）某特定Odds时的Score值S0；
（2）该特定Odds值翻倍时Score增加值PD0;
通过给定值S0与PD0带入评分卡表达式，可求得A、B。
(未完待续。。。)
