Step 1 数据准备

– 积累一个足够大的数据样本，且每个样本有足够的特征数。比如需要100个借款人的10个特征（年龄、性别等）。需要充分考虑到样本的时效性和代表性。

– 那么多大才为”足够大“？应该说，没有一个放之天下皆准的答案，取决于数据质量、模型复杂性等等。

来自Google工程师的说，想知道要多少数据才够建模，得建个模型跑跑才知道：How-much-training-data-do-you-need（他建模得出的结论是，一个优秀的性能模型需要训练数据的数量10倍于该模型中参数的数量。）

– 界定这些数据样本的观察期和表现期。观察期是指在设定的观察日之前的一段时间，表现期是指客户观察日之后的一段时间。对于信用评分而言，需要用观察期内申请人的信用历史及表现（X），以及表现期内申请人的还款表现（Y），通过模型拟合出X与Y之间的关系。

Step 2 数据处理

从生产环境导出的数据往往并不完美，有大量影响分析的缺失值和异常值。我们需要剔除缺失率太高的变量，剔除按业务逻辑完全不可解释的变量等等。这是一个听起来很简单但实际上需要耗费大量精力的过程，会极大影响到模型准确性。

Step 3 变量分析
– 单变量分析，如应用统计学方法筛选出预测能力较高的变量，获取自变量中对违约状态影响最显著的指标。经过筛选的变量将进入信用评分模型。再比如需要分析变量的分布是否大致呈正态分布，才能够满足后续分析的条件。

– 变量之间相关性的分析，如两两之间的相关性、VIF多重共线性。如果变量之间相关性显著，会影响模型的预测效果。

“在数据分析和模型开发中，数据集合往往包含着几百上千个潜在的、具有预测力的变量……许多变量之间往往存在高度的相关性、反映潜在的共同的信息维度。选择代表变量的标准是该变量与其所属的信息维度尽可能的高度相关，而与其他信息维度尽可能的低度相关。”
——《信用评分模型技术与应用》

Step 4 评分卡构建

现在我们已经拥有了一些非常“优秀”的变量，那我们怎么利用这些变量得到我们所需要的答案呢？这是一个已知X求Y的问题，我们需要选择一个合适的模型方法去解决和预测。常见的模型方法有线性回归、非线性回归分析、决策树等等。

逻辑回归是在信用评分卡开发中非常有代表性的模型方法。在这个模型中，经过上述筛选的每一个变量会进行证据权重转换，逻辑回归可以将我们所熟知的借款人特征转化为一个标准的评分卡，当我们输入这些变量的具体值的时候，可以得到相应的分数。