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标题: 信用卡客户行为分析 [打印本页]

作者: shiyiming 时间: 2004-5-15 22:15
标题: 信用卡客户行为分析
有人用sas做过信用卡客户行为分析吗？比如客户的风险分析，盈利能力分析。
问题请教：
（1）与客户盈利行为有关的变量很多，我该怎样选取重要的变量？
（2）要进一步细分不同的客户带来的盈利，比如年龄，也许20-25岁的年轻人盈利能力最强，我应该怎样来分年龄段才知道这部分人的盈利能力强？

作者: shiyiming 时间: 2004-5-16 13:42
实际上信用评分卡的专业应用系统很多，比如FICO的方案。SAS的位置是提供应用系统的开发工具，开发工具和专业应用系统的差异是很大的，虽然SAS也推自己的Credit Scoring解决方案，但是和诸如FICO的方案比较一下，还是偏重提供数据准备和建模工具层面。

1. revenue model比risk model的开发难度更大，原因之一就是performance和characteristic变量的定义和处理比较复杂，在建模上，由于目标变量可能是连续型，麻烦会多一些。
通常讲，考虑performance变量时，可能从信用卡的各种使用渠道上分别考虑，可以根据不同的使用渠道分别建立模型，在后期的策略实施上进行处理整合。这个过程，与当地业务的具体情况密切相关。中国的信用卡现阶段处于系统放量期，盈利的方式比成熟市场少得多，而且又是刚性限额政策，就算做出模型，有什么可行的策略可以随之实施？初期的话，可以从刷卡消费、最低还款循环、透支取现这几个渠道来考察。
至于与performance相关的characteristics，其实就是去看在sample window期内的各种消费、还款、付息等行为，按照从远到近的日期来考察。除非去买Judgemental Scorecard，否则，在建模初期，很难说那些变量是重要的，需要利用专业经验，然后充分想象，并且和业务人员充分沟通。一个revenue model建立过程中涉及的相关变量数在1000到2000个都是很正常的。

2。连续型characteristic变量的离散化，找出最能解释结果的分段方式（比如如何划分年龄段才能清晰地发现盈利状况在年龄段上的差异），也就是classing 的过程，是一个专门的处理环节，不同的方案侧重点不同，而且Classing的结果要便于业务实施，因此，在很多解决方案中，是需要靠数据分析师的经验干预的。

作者: shiyiming 时间: 2004-5-19 10:48
能不能给一点相关资料，就是模拟客户行为模式的。或者有简单的相关数据也行，参数大概在10个以内的，我主要是做一个简单的模型来分析客户的行为模式。谢谢！或者理论上的一点资料也可以！！

作者: shiyiming 时间: 2004-6-18 22:17
标题: 分析信用卡真的很难
我觉得中国人的消费真的很奇怪的……

所以除非是发卡量小的机构，如果卡量很大，要做分析乃至预测，都是好难的事！

而发卡量小又不足以说明情况……

作者: shiyiming 时间: 2004-6-24 17:47
标题: 回复
客户数量大才更方便作分析啊,为什么会好麻烦呢?

对于这位朋友的问题，其实是一个很难的问题，你想要用10个左右的变量去做一个模型，比如B score,没有人能告诉你应该是哪10个，因为这在不同情况下是不同的，通常都是从几百个不同的变量开始的，最后可能进入模型的只有10个，但这并不意味着在其他情况下也是这10个

非常同意SAS_dream兄的意见，模型的成功与否，很多时候并不是由纯技术因素决定的，而是与对业务的理解非常相关的。

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