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信用卡客户行为分析

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 楼主| 发表于 2004-5-15 22:15:36 | 只看该作者

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?
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沙发
 楼主| 发表于 2004-5-16 13:42:54 | 只看该作者
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。
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板凳
 楼主| 发表于 2004-5-19 10:48:25 | 只看该作者
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!!
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地板
 楼主| 发表于 2004-6-18 22:17:40 | 只看该作者

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……
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 楼主| 发表于 2004-6-24 17:47:38 | 只看该作者

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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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