How to master a skillJump into the middle of things, get your hands dirty, fall flat on your face, and then reach for the stars.—— Ben Stein
语言选择一般而言， 咨询公司为贸易银行搭建统计评分卡模子，回收的语言大多是SAS，这是因为SAS语言背后，有SAS公司 （SAS Institute）提供很完备的产物方案和售后处事。对付措施安详性和不变性要求较高的银行， 自然会将SAS作为第推荐方案。
而对付小我私家用户， 要想搭建一个评分卡模子，会更多思量搭建开拓情况的容易度、统计包或库的获取的容易水平(accessablity)、代码气势气魄等。开源易懂的R语言自然会成为小我私家用户小试牛刀的推荐。
数据筹备我们将会利用在信用评级建模中非经常用的德国信贷数据（German credit dataset）作为建模的数据集，详细的数据下载源请见文末的引用。德国信贷数据共有1000条数据，每条数据20个特征。这些特征包罗AccountBalance（Checking账户余额）、Duration (Duration of Credit in month 借钱期限）、Paymentstatus（还款记录）等。 个中较量难以领略的指标是Instalmentpercent，其代表着 Installment rate in percentage of disposable income （分期付款占可支配收入的百分比）。
模子指标汇总
而数据会合需要预测的指标是（response variable）个中的Creditability变量， 个中 1代表好客户（会还本付息），0则是代表坏客户。
以下是载入数据及练习集分别部门的R代码：library(caret)train1 <-createDataPartition(y=german_credit$Creditability,p=0.75,list=FALSE)train <- german_credit[train1, ]test <- german_credit[-train1, ]建模进程凡是来讲，建构一个信用评分卡，要如下几个步调：
在本文，因我们利用的数据是现有的数据集，所以不必举办指标选取和一些数据清洗的进程（如缺失值插补）。接下来，我们会按照以上步调，一步步构建本身的评分卡模子。
摸索性数据阐明在成立模子之前，我们一般会对现有的数据举办 摸索性数据阐明（Exploratory Data Analysis） 。 EDA是指对已有的数据(出格是观测或调查得来的原始数据)在只管少的先验假定下举办摸索。常用的摸索性数据阐明要领有：直方图、散点图和箱线图等。
首先让我们用直方图看一下Duration的漫衍环境：require(caret)data(GermanCredit)ggplot(GermanCredit, aes(x = duration,y = ..count..,)) + geom_histogram(fill = “blue”, colour = “grey60”, size = 0.2, alpha = 0.2,binwidth = 5)
从上面的频率漫衍直方图中， 可以看出German Credit Data中的贷款期限，多半在40个月以内。 而申请人数最多的期限，则是6-10个月的短期贷款。
让我们再看一下CreditAmount的漫衍环境ggplot(GermanCredit, aes(x = Amount,y = ..count..,)) + geom_histogram(fill = “blue”, colour = “grey60”, size = 0.2, alpha = 0.2,binwidth = 1000)
就贷款金额而言，大大都申请人将其节制在5000马克之内。个中以申请1000-3000马克的小额贷款最多。
最后再来看一下违约人数在总人数的占比，也就是Creditability这部门的数据。ggplot(GermanCredit, aes(x =Creditability,y = ..count..,)) + geom_histogram(fill = “blue”, colour = “grey60″ , alpha = 0.2,stat=”count”)
从图中可以看出，数据会合30%的申请人被分别为违约的坏用户。而剩下70%的人则是会还本付息的好用户。
变量分箱在评分卡建模中，变量分箱（binning）是对持续变量离散化（discretization）的一种称号。要将logistic模子转换为尺度评分卡的形式，这一环节是必需完成的。信用评分卡开拓中一般有常用的等距分段、等深分段、最优分段。
个中等距分段（Equval length intervals）是指分段的区间是一致的，好近年数以十年作为一个分段；等深分段（Equal frequency intervals）是先确定分段数量，然后令每个分段中数据数量大抵相等；最优分段（Optimal Binning）又叫监视离散化（supervised discretizaion），利用递归分别（Recursive Partitioning）将持续变量分为分段，背后是一种基于条件揣度查找较佳分组的算法（Conditional Inference Tree）。
我们将利用最优分段对付数据会合的Duration、age和CreditAmount举办分类。首先，需要在R中安装smbinning包。对三者举办最优分箱：library(smbinning)Durationresult=smbinning(df=train,y=”Creditability”,x=”Duration”,p=0.05)CreditAmountresult=smbinning(df=train2,y=”Creditability”,x=”CreditAmount”,p=0.05) Ageresult=smbinning(df=train2,y=”Creditability”,x=”Age”,p=0.05)
查察分箱后变量各箱的WoE变革：smbinning.plot(CreditAmountresult,option=”WoE”,sub=”CreditAmount”)
smbinning.plot(Durationresult,option=”WoE”,sub=”Duration”)
smbinning.plot(Ageresult,option=”WoE”,sub=”Age”)#p#分页标题#e#
通过最优分段， 我们将CreditAmount贷款数额这一持续变量分为了[0,6742]和(6742, +∞]两段。Duration借钱期限变量被分为了[0,11]、（11，30] 和 （30, +∞]三段。而Age申请人年数被分为[0, 25]和（25， +∞]两段。变量的分段都对应差别较大WoE值，说明分段区分结果较好，且无违背Business Sense的现象呈现，可以接管最优分段提供的分箱功效。
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