本文详细介绍了信用评分卡建模的整个工作流程，包括流程概述、问题准备、数据获取与整合等关键环节。在问题准备阶段，讨论了模型应用范围、违约/正常样本定义、数据时间窗口等要点；在数据获取与整合部分，讲述了如何从不同数据源获取并整合数据。此博客旨在提供建模参考，并欢迎专业人士指导交流。
结合阅读书籍和实际工作经验，整理一篇笔记性质的博客，供参考。能帮助到需要的人就是我的满足，更欢迎大神指导不足，谢谢！
一、流程概述
下图概况了典型的评分卡开发流程，该流程的各个步骤的顺序根据具体情况的不同调整，也可以根据需要重复某些步骤。
具体的步骤内容
- 问题准备
- 数据获取与整合
- EDA（探索性数据分析）与数据描述
- 数据准备（特征工程）
- 变量选择
- 模型开发
- 模型检验和评价
- 评分卡创建和刻度
- 评分卡实施
- 监测和报告
引用自：《信用风险评分卡研究_基于SAS的开发与实施》
二、问题准备
建模项目的规划期，必须确认清楚以下事项，否则一旦出现问题就得从头返工了，慎重再慎重！
1、模型的应用范围
主要考虑首贷/续贷，产品种类，销售渠道等可以明显区分客群的因素
2、违约/正常样本定义
即Y变量定义，也就是好人/坏人的定义，逾期多少天的人标记成坏人。可以是DPD15+，M1+，M3+等，一般当坏账率 / 某个时点的逾期
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