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我的朋友

分类: 敏捷开发

2020-11-09 15:48:35

使用历史数据进行商业预测,首先我们要知道什么东西是能够被预测的,举几个例子:

  1. 银行放贷款时,希望预测出当前贷款人是否可能违约?

  2. 保险公司希望预测出客户的理赔风险,从而更灵活的制定保费,高风险高收费,低风险低收费

  3. 银行有很多种金融产品,希望预测出哪些用户会购买哪些产品,更精准的进行销售活动

  4. 工业生产中,企业希望预测设备的运行状态,减少非计划停车

  5. 商场超市希望预测出产品的销量,可以精准备货,降低库存

  6. 互联网金融信贷业务,希望预测出借资金的流动情况,合理管理现金流

……

……

如果我们手头有足够多的历史数据,那么这些任务都是可能做到的。比如任务 1,我们可以从过去多年的贷款信息记录中找出某种规律,这些信息包括贷款人的收入水平、负债情况,贷款金额、期限、利率以及贷款人的工作职位、居住条件、交通习惯等等,特别地,必须有过去这笔贷款是否发生过违约的信息。这样,再碰到新的贷款客户,可以根据该客户的各项信息来匹配规律,来确定当前客户违约的可能性有多大。当然,这种预测并不能保证 100% 准确(有很多种办法来评估它的准确率),所以如果只有一例目标(比如只有一笔贷款)需要预测时,那就没有意义了。但通常,我们都会有很多例目标需要预测,这样即使不是每一例都能预测正确,但能保证一定的准确率,这仍然是很有意义的。对于贷款业务,预测出来的高风险客户未必都是真的,但准确率只要足够高,仍然能够有效的防范风险。

用历史数据做预测,一共 3 个步骤:1 准备历史数据→2 从历史数据中找出规律,我们称之为建立模型→3 用建立的模型进行预测。

1. 准备历史数据

历史数据通常是一张我们俗称的宽表。比如下图这样的 Excel 表格:通过用户的一些基本信息来预测其是否会发生违约行为

首先,宽表中一定要包括我们想预测的事情,通常称作预测目标,上图中的预测目标就是历史用户的违约行为,也就是图中 y 那一列,yes 表示违约,no 表示不违约。预测目标还可以是一个数值,比如产品的销量、售价……,或者是预测属于什么种类,比如预测产品质量是优、良、合格还是差。有时目标在原始数据里就有,可以直接使用,有时目标还需要人工标注。

除了预测目标外,这里还需要很多信息,如表中的用户年龄、工作,房产,贷款情况……,这里的每一列称为变量,也就是和贷款人将来是否违约可能会相关的信息,原则上能收集到的变量越多越好。例如预测客户是否会购买产品,可以搜集客户的行为信息,购物偏好,以及产品的特征信息,促销力度等;预测汽车保险理赔风险,需要保单数据,车辆信息、车主交通习惯以及历史理赔情况等等,如果是预测健康险还需要一些被保人的生活习惯,身体状况,就医看病的信息;预测商场超市的销售情况,需要历史的销售订单,客户信息,商品信息;预测不良产品,需要生产的工艺参数,环境,原料情况等数据。总之,收集到的相关信息越多,预测效果也会越好。

采集数据时,通常会截取某一段时期的历史数据来制作宽表,比如我们想预测 7 月份用户的违约情况,可以采集 1-6 月份的数据来建立模型。数据采集的时间范围并不是固定的,可以灵活操作,例如也可以是近 1 年或者近 3 个月等等。

准备好的宽表要保存成 csv 格式,第一行是标题,后面每一行都是一条历史记录,可以用 Excel 把数据另存为 csv 格式。

如果企业有建设好的信息系统,那可以找 IT 部门要这些数据,很多企业的 BI 系统中可以直接导出这种数据(可能格式不同,可以用 Excel 转换)。

2. 使用 YModel 建立模型

宽表准备好后,就可以用 YModel 来建立模型了。

YModel 是一款专门为业务人员和没有专业背景的初学者设计的神器,操作非常简单, 可以到 下载。

(1) 导入数据

点击“New model” 按钮,导入数据(也就是整理好的宽表),数据导入的过程中 YModel 会自动检测数据类型,并自动计算各种统计量。

在初次导入的时候有时会出现一些错误,比如文字是乱码,日期格式不对,缺失值没有识别,只需要回到导入界面配置一下格式,再导入就可以了。比如下面两张图,通过数据预览发现”shop_name”列是乱码,这和默认的字符格式不一致。因此需要修改一下字符格式的配置,文字就可以正常识别了。

(2) 配置预测目标

导入数据后,配置预测目标。称为目标变量

(3) 建立模型

配置好目标变量,点击”Modeling” 按钮,就可以了。整个数据预处理和建模过程都是自动进行的不需要人工操作。

大概几分钟到几十分钟(有时会更短,看数据量)就能完成模型建立。界面会返回每个变量的重要度,重要度越大表示该变量越能影响预测目标。使用该功能可以帮我们做一些业务分析,比如预测目标是销量时,可以找到影响销量的一些重要因素。

模型建好后,系统会写出.pcf 后缀的模型文件,用来做预测。如果还需要保存建模过程,可点击“Save” 按钮,生成.mcf 后缀的建模文件。pcf 模型文件中只有模型没有数据,mcf 文件中含有数据和建模配置信息。

3. 使用 YModel 预测

点击 YModel 界面左上方的 Scoring”按钮,打开步骤 2 生成的 pcf 模型文件,导入要预测的数据集(这些数据还是用 csv 格式,和建模用的变量(csv 中的列)必须一样,但是没有预测目标)进行预测,比如下图两张表,区别就是一个有 y,一个没有 y。

导入后,点击界面右上方的“Scoring”按钮进行预测,完成即可得下面的界面,最左侧的一列就是预测结果,在本例中百分数表示客户违约的概率,概率越大的客户违约的风险越高。我们可以按超过预测的违约概率超过某个阈值就认为高风险客户(具体用什么阈值,要根据业务经验来定,缺乏经验时也可以先简单粗暴地用 50% 来算)。

这个结果还可以导出成 csv,xls 等多种格式的结果文件。

到这一步,我们的预测就完成了,整个过程可以说是非常简单。

4. 模型表现

前面说了,预测不可能 100% 准确,但总得有个准确度吧,我们怎么知道呢?

在第 2 步模型建好以后,点击“Model Performance”按钮,可以看到关于这个模型的一些信息,称为模型表现,如下图。

我们通常看这个叫 AUC 的指标,取值范围为(0.5-1),原则上越大越好,表示这个模型越准确。比如这个模型的 AUC 是 0.89,算是不错的模型,用这个模型去做预测的可信度是很好的。不过,这个 0.89 并不是指准确度是 89%(具体的预测准确度和前面说的那个阈值有关,在确定阈值之前是没法算出来的),AUC 的具体含义比较复杂,感兴趣的同学可以去参考数据挖掘的书籍( 这有一个浅显易懂的免费电子书 )。

如果 AUC 很高,接近于 1,是不是说明这个模型特别好?也不一定,这可能会发生所谓的“过拟合”现象。这时,虽然 AUC 指标非常好,但真正拿来预测时可能准确率反而会非常差。至于为什么发生过滤以及如何识别和避免它,也可以参考上述的书籍。

总结:

最后我们再来总结下使用历史数据做商业预测的流程:

  1. 将历史数据和待预测的数据都整理成宽表,历史数据中必须要有目标变量,待预测数据则没有。

  2. 将历史数据导入 YModel,建立模型,生成.pcf 后缀的模型文件

  3. 打开 pcf 模型文件,导入待预测数据,完成预测,生成结果,然后就可以根据预测出来的结果(比如违约概率)去决定商业行动了。

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