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简单观察|你中招了吗？，信用卡欠款918.75亿！多家银行发布最严风控

下半年 ， 信用卡圈却又发生了一次大的地震 。 多家银行开始严格管控使用信用卡 ， 论坛和网上各种哀嚎 ， 很多卡友遇到刷卡限制、降额 ， 甚至封卡 。
这是为什么呢？
根《2020年第一季度支付体系运行总体情况》显示 ， 截止第一季度末 ， 信用卡逾期半年未偿信贷总额高达918.75亿元 ， 相较2019年末大幅增加23.7% ， 占信用卡应偿信贷余额的1.27% 。
从数据上来看 ， 今年第一季度信用卡逾期半年未偿信贷总额接近信用卡历史上的最高点 ， 仅次于2019年第三季度的919.16亿元 。
银行在市场经济中起着至关重要的作用 。 他们决定谁能获得资金 ， 以什么条件获得资金 ， 并决定投资决策的成败 。 为了让市场和社会发挥作用 ， 个人和企业需要获得信贷 。
信用评分算法是银行用来决定贷款是否应该发放的一种方法 ， 它对违约概率进行猜测 。 为了推进信用卡业务良性发展 ， 减少坏账风险 ， 各大银行都进行了信用卡客户风险识别相关工作 ， 建立了相应的客户风险评分模型 。
信用卡客户评分数据挖掘主要包括以下步骤：
1)从银行获取信用卡相关信息；
2)数据探索:探索整体数据分布和探索不同变量之间的关系；
3)数据预处理工作:包括数据清洗、数据离散化、处理样本不平衡问题等操作；
4)构建信用评分卡模型 ， 计算各指标的分值及综合评分；
5)根据评分结果 ， 分析该银行的客户的信用风险情况 。
1、实施过程本案例数据集来源于kaggle赛题数据 ， 共计15万条客户数据 ， 包括信用客户和逾期客户 ， 并对数据进行人工标注 ， 标注分为两类 ， 分别为：0（信用客户）和1（逾期客户） 。 字段说明见表2-1 。
表2-1字段说明
为了方便理解本数据集每个特征的含义 ， 使用元数据编辑节点 ， 添加中文字段别名 ， 更改后的输出如图2-2所示 ， 流程图如图2-3所示 。
1.2数据探索本案例的探索分析是对数据进行缺失值、重复值与异常值分析 ， 分析出数据的规律以及异常值 。
为了查看整体数据集数值型数据的情况 ， 我们接入一个全表统计节点 ， 选中所有数值型字段如图2-4 ， 输出结果如图2-5所示 ， 可以看到部分数据（月收入、家属数量）存在缺失值 。 可以看到“月收入”缺失达到近20% ， “家属数量”缺失较少仅有2.6%的缺失 。


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