Вопрос или проблема
Моя цель — предсказать значение Y на основе нескольких значений X1 и X2 для каждого наблюдения Y.
В моем примере я хочу предсказать, объявит ли клиент о банкротстве (таблица 1) на основе лимитов и балансов его кредитных карт (таблица 2). Проблема в том, что у клиента 1 две кредитные карты, тогда как у клиента 2 одна кредитная карта.
Как в этом случае сопоставить таблицу 2 с таблицей 1?
(Разумеется, я могу создать сводную статистику, но не хочу искажать модель.)
Таблица 1: Объявление клиентом о банкротстве
customerId | Клиент объявил о банкротстве (Y)
1 1
2 0
Таблица 2: Кредитные карты клиентов
customerId | creditCardId | Лимит по кредиту (X1) | Использовано по кредиту (X2)
1 1 5 5
1 2 9 8
2 1 10 1
Простой, практический подход заключается в агрегации данных по каждому клиенту. Идея заключается в том, что распределение использования лимита / лимита может не иметь значения для общего банкротства. Вы можете создать новые признаки, чтобы избежать потери информации: количество карт с максимальной нагрузкой, средний процент по кредитной карте. Вот общая идея:
Таблица 1: Использование кредитов клиентами
customerId | nb_cc | maxed-out_cc| Общий лимит по кредиту| Общая сумма, использованная по кредиту | банкротство
1 2 1 14 13 1
2 1 0 10 1 0
Основной альтернативой было бы попытаться угадать, по какой кредитной карте клиенты не смогут расплатиться. В зависимости от закона и процедур вы можете создать целевую переменную на уровне кредитной карты (когда кто-то объявляет о банкротстве, теряете ли вы всю используемую сумму кредита или только сумму по карте, которую он не смог погасить?). В отличие от банкротства это не четко определенная (т.е. законодательно определенная и подконтрольная) цель. Вот общая идея:
Таблица 2: Кредитные карты
cc_id | Лимит | Использовано | nb_other_cc | другой лимит | другое использовано | банкротство (Y1) | невыполнение обязательств по карте (Y2)
1-1 5 5 1 9 8 1 1
1-2 9 8 1 5 5 1 0
2-1 10 1 0 0 0 0 0
Вообще, я не думаю, что использование Y1 здесь будет действительно полезным по сравнению с использованием его в первом подходе. (Это может даже привести к некоторым проблемам моделирования, так как будет избыточно учитываться множество кредитных карт у одного человека)
Определение и измерение Y2 может оказаться сложной задачей в целом, и это может потребовать дальнейшего моделирования для агрегации прогнозов на уровне клиента (если #1 не выполняет обязательства по карте #1, что это означает для карты #2?).
Примечание: поскольку вы не упомянули это в вашем изначальном вопросе, я не касался этого, но в общем, вам придется учитывать временной горизонт. В основном вы можете захотеть иметь несколько наблюдений за жизненным циклом ваших продуктов (например, каждый год) и временной горизонт для вашего прогноза (например, банкротство в течение следующего года). Даже если это вызывает некоторые проблемы моделирования, это может помочь вам иметь более ориентированные на бизнес метрики (сколько мы потеряем в следующем году?).
Ответ или решение
Для успешного прогнозирования вероятности банкротства клиента на основе данных о его кредитных картах, необходимо корректно подготовить данные, в которых каждое выходное значение (банкротство) зависит от нескольких значений входных данных (лимиты и остатки по кредитным картам). Ваша цель — связать эти наборы данных таким образом, чтобы минимизировать смещение модели и улучшить качество предсказаний. Вот как это можно сделать:
Шаг 1: Агрегирование данных по клиентам
Первым и наиболее простым подходом является агрегация данных по каждому клиенту. Данный метод позволит учесть общее использование кредитных возможностей клиента, не акцентируя внимание на индивидуальных характеристиках каждой карты.
- Количество карт: Вычислите общее количество кредитных карт для каждого клиента.
- Лимит и использование: Подсчитайте общий кредитный лимит и общее использование кредита.
- Максимальное использование: Определите количество карт, которые были максимально использованы (например, когда использование равно лимиту).
Ниже представлена агрегированная таблица:
customerId | nb_cc | maxed-out_cc | Total Credit limit | Total Credit used | bankruptcy
1 2 1 14 13 1
2 1 0 10 1 0Шаг 2: Альтернативный подход — уровень кредитной карты
Другим подходом является создание выходного показателя на уровне карты. Это позволит более детально оценить риск дефолта по каждой карте отдельно.
- Контекст уровня карты: Для каждой карты нужно учитывать не только её собственные показатели, но и информацию о других картах того же клиента (например, общий лимит и использование других карт).
- Дефолт по карте: Определите вероятность дефолта именно по конкретной карте.
Пример таблицы для этого подхода:
cc_id | Limit | Used | nb_other_cc | other_limit | other_used | bankruptcy (Y1) | cc_default (Y2)
1-1 5 5 1 9 8 1 1
1-2 9 8 1 5 5 1 0
2-1 10 1 0 0 0 0 0Шаг 3: Временной горизонт
Включение временного аспекта может значительно повысить качество прогноза. Необходимо учитывать динамику изменения кредитных данных клиента на протяжении жизненного цикла продукта. Возможно, потребуется воспользоваться историческими данными для создания временных меток и предсказывать события, например, банкротство в течение следующего года. Это может создать дополнительные сложности в моделировании, но позволит более точно планировать финансовые потери.
SEO Оптимизация и Профессионализм
Для повышения видимости вашего контента и его пользы:
- Используйте релевантные ключевые слова, такие как "прогнозирование банкротства", "агрегация данных по кредитным картам", "анализ данных клиентов".
- Пишите в деловом и профессиональном стиле, избегая клише и общих фраз.
- Обратитесь к примеру из статьи и расширьте его, предоставляя четкие и подробные инструкции по работе с данными.
Планируя такой проект, учитывайте, что каждая деталь в вашем подходе будет влиять на точность прогнозирования. Удачи в анализе и предсказаниях!