“策略+模型“评级流程详析（含数据字典）

编者：Joey

审核：Devin讲师

在前面两篇系列干货文章当中，小篇跟大家介绍了决策矩阵的场景及解决方案、原理与架构、如果没有看过文章的小伙伴可以点击下方链接回顾下精彩内容。关注“金科应用研院”，回复“优快云”领取“风控资料合集”

👉上篇文章：

1） 大咖干货 | 矩阵分析的场景介绍及其解决方案（思路篇）

2） 矩阵在金融信贷风控中的策略应用（附代码）

相信大家对于决策矩阵的背后逻辑应该有了比较清晰的了解。带着这个逻辑，结合案例样本数据，我们来进一步探讨下矩阵中与策略、模型相关的分析。

本文干货内容索引：

1.如何分析样本数据？

2.如何对策略评级？

3.如何对模型评级？

如何分析样本数据？

对样本数据进行分析是任何数据分析任务之前必备且十分重要的一个前提步骤。在我们课程中，为了便于同学们理解，讲师选取了40000条样本数量、13个特征数量作为案例样本数据进行分析，同时也给出了特征字典。

这里提及一点，在整个信贷产品风控流程当中，无论是策略还是模型，对于数据字段加工（变量加工），尽量维度越多越好，这对模型策略效果会有明显提升，下面展示的特征字典汇总表都是在真实工作场景中具有一定的方向性和代表意义的，如在多头、消费、电信、银联、信用卡、欺诈、通行以及模型分数等，同时也可以了解对应的数据类型和业务类型。