风控模型之探索性数据分析

标签：特征   生成   记录   开始   重复数据   变量   采集   指标   其他   

*探索性数据分析：用于初步检验数据的质量，需计算各类数据特征指标。

本文框架：

• 探索数据分布（Exploratory Data Distribution，EDD）
• 缺失率（Missing Rate）
• 重复值（Duplicate Value）
• 单一值（Unique Value）
• 其他数据质量检查（Quality Check）

好了，简单开始吧！若存在不足之处，还请指正说明，谢谢！

1.探索数据分布

1）功能：统计变量的数据分布；

2）指标：

• 对于连续型变量，包括：数量(count)、均值(mean)、标准差(std)、最小值(min)、分位数P25、P50、P75、最大值(max)，其中最大值和最小值可用来观察异常值（outlier）；
• 对于离散型变量，包括：取值及出现次数(cnt)、占比(ratio)。

2. 缺失率

1）功能：统计变量的缺失率；

2）指标：缺失率 = 未覆盖样本数 / 总样本数 × 100%；

3）业务理解：用于分析数据源的缺失率，以及未来的采集率趋势；如果缺失率持续升高，我们就认为这块数据不可用。

3. 重复值

1）功能：检验建模样本中是否有重复数据；

2）指标：按样本ID分组后，统计行数；

3）业务理解：观察相同订单的特征变量取值是否一致，若取值相同，只需简单去重；否则，说明生成逻辑有误，需检查SQL逻辑。

4. 单一值

1）功能：统计变量中某一固定值的占比；

2）指标：变量每个取值的出现次数；

3）业务理解：如果变量取值中，某一固定值占比很高，那么该变量区别度往往很低，通常单一值比例超过90%以上，建议删除该变量。

5. 其他数据质量检查

变量取值本身具有某些业务含义，我们需要结合业务来检验，并记录归档。例如：

• 特殊值归档说明：例如，-999是代表缺失，还是其他含义，需给出描述说明。
• 0的业务逻辑确认：真实值为0？数据缺失？默认填充值？

注：未来在学习中，若有新内容再持续更新！

风控模型之探索性数据分析

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原文地址：https://www.cnblogs.com/iihcy/p/12378284.html