淺談數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模

大數(shù)據(jù)應(yīng)用有幾個(gè)方面，一個(gè)是效率提升，幫助企業(yè)提升數(shù)據(jù)處理效率，降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本。另外一個(gè)是對(duì)業(yè)務(wù)作出指導(dǎo)，例如精準(zhǔn)營(yíng)銷，反欺詐，風(fēng)險(xiǎn)管理以及業(yè)務(wù)提升。過去企業(yè)都是通過線下渠道接觸客戶，客戶數(shù)據(jù)不全，只能利用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)分析，缺少圍繞客戶的個(gè)人數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的領(lǐng)域集中在企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)分析。

數(shù)字時(shí)代到來(lái)之后，企業(yè)經(jīng)營(yíng)的各個(gè)階段都可以被記錄下來(lái)，產(chǎn)品銷售的各個(gè)環(huán)節(jié)也被記錄下來(lái)，客戶的消費(fèi)行為和網(wǎng)上行為都被采集下來(lái)。企業(yè)擁有了多維度的數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、客戶消費(fèi)數(shù)據(jù)、客戶行為數(shù)據(jù)、企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)等。擁有數(shù)據(jù)之后，數(shù)據(jù)分析成為可能，企業(yè)成立了數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)整理數(shù)據(jù)和建立模型，找到商品和客戶之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，另外也找到了收入和客戶之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。典型的數(shù)據(jù)分析案例如沃爾瑪啤酒和尿布、蛋撻和手電筒，Target的判斷16歲少女懷孕都是這種關(guān)聯(lián)關(guān)系的體現(xiàn)。

關(guān)聯(lián)分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用最早的領(lǐng)域，早在1846年倫敦第二次霍亂期間，約翰醫(yī)生利用霍亂地圖找到了霍亂的傳播途徑，平息了倫敦霍亂，打敗了霍亂源于空氣污染說(shuō)的精英，拯救了幾萬(wàn)人的生命。倫敦霍亂平息過程中，約翰醫(yī)生利用了頻數(shù)分布分析，建立了霍亂地圖，從死亡案例分布的密集程度上歸納出病人分布同水井的關(guān)系，從而推斷出污染的水源是霍亂的主要傳播途徑，建議移除水井手柄，降低了霍亂發(fā)生的概率。

另外一個(gè)典型案例是第二次世界大戰(zhàn)期間，統(tǒng)計(jì)分析學(xué)家改造轟炸機(jī)。英美聯(lián)盟從1943年開始對(duì)德國(guó)的工業(yè)城市進(jìn)行轟炸，但在1943年年底，轟炸機(jī)的損失率達(dá)到了英美聯(lián)盟不能承受的程度。轟炸軍司令部請(qǐng)來(lái)了統(tǒng)計(jì)學(xué)家，希望利用數(shù)據(jù)分析來(lái)改造轟炸機(jī)的結(jié)構(gòu)，降低陣亡率，提高士兵生還率。統(tǒng)計(jì)學(xué)家利用大尺寸的飛機(jī)模型，詳細(xì)記錄了返航轟炸機(jī)的損傷情況。統(tǒng)計(jì)學(xué)家在飛機(jī)模型上將轟炸機(jī)受到攻擊的部位用黑筆標(biāo)注出來(lái)，兩個(gè)月后，這些標(biāo)注布滿了機(jī)身，有的地方標(biāo)注明顯多于其他地方，例如機(jī)身和側(cè)翼。有的地方的標(biāo)注明顯少于其他地方，例如駕駛室和發(fā)動(dòng)機(jī)。統(tǒng)計(jì)學(xué)家讓軍火商來(lái)看這個(gè)模型，軍火商認(rèn)為應(yīng)該加固受到更多攻擊的地方，但是統(tǒng)計(jì)學(xué)家建議對(duì)標(biāo)注少的地方進(jìn)行加固，標(biāo)注少的原因不是這些地方不容易被擊中，而是被擊中的這些地方的飛機(jī)，很多都沒有返航。這些標(biāo)注少的地方被擊中是飛機(jī)墜毀的一個(gè)主要原因。軍火商按照統(tǒng)計(jì)學(xué)家的建議進(jìn)行了飛機(jī)加固，大大提高了轟炸機(jī)返航的比率。以二戰(zhàn)著名的B-17轟炸機(jī)為例，其陣亡率由26%降到了7%，幫助美軍節(jié)約了幾億美金，大大提高了士兵的生還率。

一數(shù)據(jù)分析中的角色和職責(zé)

數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該在科技部門內(nèi)部還在業(yè)務(wù)部門內(nèi)部一直存在爭(zhēng)議。在業(yè)務(wù)部門內(nèi)部，對(duì)數(shù)據(jù)場(chǎng)景比較了解，容易找到數(shù)據(jù)變現(xiàn)的場(chǎng)景，數(shù)據(jù)分析對(duì)業(yè)務(wù)提升幫助較大，容易出成績(jī)。但是弊端是僅僅對(duì)自己部門的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)了解，分析只是局限獨(dú)立的業(yè)務(wù)單元之內(nèi)，在數(shù)據(jù)獲取的效率上，數(shù)據(jù)維度和數(shù)據(jù)視角方面缺乏全局觀，數(shù)據(jù)的商業(yè)視野不大，對(duì)公司整體業(yè)務(wù)的推動(dòng)發(fā)展有限。業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)缺少數(shù)據(jù)技術(shù)能力，無(wú)法利用最新的大數(shù)據(jù)計(jì)算和分析技術(shù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和建模。數(shù)據(jù)分析和計(jì)算依賴于科技部門，效率較低，無(wú)法打通各個(gè)環(huán)節(jié)和實(shí)現(xiàn)效率和收益最優(yōu)。

數(shù)據(jù)分析和挖掘部門位于科技部門，優(yōu)點(diǎn)是直接可以了解所有數(shù)據(jù)，利用最新的大數(shù)據(jù)計(jì)算分析技術(shù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模，數(shù)據(jù)視野好。面對(duì)全局?jǐn)?shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)，系統(tǒng)復(fù)用程度高，降低重復(fù)投資，效率高。但是團(tuán)隊(duì)人員商業(yè)敏感度低，過度關(guān)注技術(shù)和架構(gòu)，重視技術(shù)的領(lǐng)先和處理效率，數(shù)據(jù)商業(yè)敏感度低，不重視數(shù)據(jù)商業(yè)化場(chǎng)景，對(duì)業(yè)務(wù)理解程度不夠，支持力度不如前者?？萍疾块T愿意搭建一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，讓業(yè)務(wù)部門自己去尋數(shù)據(jù)場(chǎng)景，業(yè)務(wù)部門在數(shù)據(jù)商業(yè)化過程中也會(huì)遇到環(huán)節(jié)不暢通，效率低下的問題。

數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該屬于獨(dú)立的部門，為所有的業(yè)務(wù)部門提供服務(wù)，具有獨(dú)立的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，可以搭建獨(dú)立的大數(shù)據(jù)計(jì)算和分析平臺(tái)，利用最新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)來(lái)建立模型進(jìn)行分析。另外數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的人應(yīng)來(lái)源于業(yè)務(wù)部門，具有高度的數(shù)據(jù)商業(yè)敏感度，可以將業(yè)務(wù)部門的需求分解為數(shù)據(jù)需求，將業(yè)務(wù)場(chǎng)景同數(shù)據(jù)場(chǎng)景以及數(shù)據(jù)分析相結(jié)合起來(lái)。

數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)實(shí)踐性很強(qiáng)的工作，涉及到很多交叉學(xué)科，需要不同的崗位和角色，來(lái)實(shí)現(xiàn)不同的性質(zhì)的工作?；镜膷徫缓徒巧缦?/span>

1 數(shù)據(jù)庫(kù)(倉(cāng)庫(kù))管理員DBA

DBA最了解企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)和可用的數(shù)據(jù)資源，包括數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)細(xì)節(jié)和數(shù)據(jù)字典，另外其對(duì)數(shù)據(jù)的采集、清洗和轉(zhuǎn)化起到關(guān)鍵作用。

DBA為數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師提供加工好的原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析和建模的基礎(chǔ)，DBA做了數(shù)據(jù)分析工作中最重要的基礎(chǔ)工作，完成了大量的臟活和累活。

2 業(yè)務(wù)專家

業(yè)務(wù)專家的優(yōu)勢(shì)是數(shù)據(jù)的商業(yè)敏感度，了解業(yè)務(wù)需求，可以將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)需求，進(jìn)一步找到數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。另外業(yè)務(wù)專家也可以通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析，找到新的商業(yè)機(jī)會(huì)，同業(yè)務(wù)部門一起制定商業(yè)計(jì)劃，利用數(shù)據(jù)分析推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

業(yè)務(wù)專家的經(jīng)驗(yàn)對(duì)于數(shù)據(jù)分析和建模是非常關(guān)鍵的，他們可能是風(fēng)險(xiǎn)管理人員、欺詐監(jiān)測(cè)專家、投資專家等。數(shù)據(jù)建模來(lái)源于業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和業(yè)務(wù)知識(shí)，正是業(yè)務(wù)專家的專業(yè)分析找到了業(yè)務(wù)規(guī)律，從而找到了建模方向，并對(duì)建模工作給出建議和解釋。

3 數(shù)據(jù)科學(xué)家

過去統(tǒng)計(jì)分析依賴于統(tǒng)計(jì)分析工具，大數(shù)據(jù)時(shí)代之后，數(shù)據(jù)量級(jí)的提升和數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜程度，讓很多傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析工具無(wú)法完成分析計(jì)算。這個(gè)時(shí)候，數(shù)據(jù)科學(xué)家出現(xiàn)了，他們可以利用自己的專業(yè)技能幫助業(yè)務(wù)專家和數(shù)據(jù)分析人員進(jìn)行建模和計(jì)算。

過去數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析建模常用SPSS，SAS，MATLAB等工具，現(xiàn)在基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的分析建?？梢允褂肧park+Scala/Python/R/Java。數(shù)據(jù)科學(xué)家了解模型和算法，可以直接承擔(dān)建模和調(diào)優(yōu)工作，懂得選擇合適的算法來(lái)進(jìn)行計(jì)算，提高效率。

4數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析師站在數(shù)據(jù)和商業(yè)的角度來(lái)解讀數(shù)據(jù)，利用圖標(biāo)和曲線等方式向管理層和業(yè)務(wù)人員展現(xiàn)分析結(jié)果，揭示數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的商業(yè)機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)分析師將雜亂的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理后，將數(shù)據(jù)以不同的形式展現(xiàn)給產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)人員、營(yíng)銷人員、財(cái)務(wù)人員、業(yè)務(wù)人員等。提出基于數(shù)據(jù)的結(jié)果和分析建議，完成數(shù)據(jù)從原始到商業(yè)化應(yīng)用到關(guān)鍵一步，數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)敏感度、商業(yè)敏感度、分析角度、表達(dá)方式對(duì)于商業(yè)決策很重要。

5 運(yùn)營(yíng)專家

數(shù)據(jù)分析結(jié)果和商業(yè)決策出來(lái)之后，運(yùn)營(yíng)專家負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)商業(yè)決策。通過有計(jì)劃的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果應(yīng)用到實(shí)際的商業(yè)活動(dòng)之中，運(yùn)營(yíng)專家是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)最后一公里的關(guān)鍵人物。

運(yùn)營(yíng)專家屬于業(yè)務(wù)人員，實(shí)際上參與業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)場(chǎng)景的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)商業(yè)化應(yīng)用。

二數(shù)據(jù)分析之前的各項(xiàng)準(zhǔn)備工作

數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)各成員確定之后，將進(jìn)行下一項(xiàng)工作，就是找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析了。數(shù)據(jù)是分析的基礎(chǔ)，因此數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)的相關(guān)度、數(shù)據(jù)的維度等會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果影，其中GIGO(垃圾進(jìn)垃圾出)對(duì)于數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響最大。 1 數(shù)據(jù)源選擇

數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)面對(duì)大量的數(shù)據(jù)源，各個(gè)數(shù)據(jù)源之間交叉聯(lián)系，各個(gè)數(shù)據(jù)域之間具有邏輯關(guān)系，各個(gè)產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)口徑不同，不同的時(shí)間段數(shù)值不同等。這一系列問題多會(huì)影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果，因此確定數(shù)據(jù)源選擇和數(shù)據(jù)整理至關(guān)重要。

DBA可以基于數(shù)據(jù)分析需要，找到相關(guān)數(shù)據(jù)，建立一張數(shù)據(jù)寬表，將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)引入到這張寬表當(dāng)中，基于一定的邏輯關(guān)系進(jìn)行匯總計(jì)算。這張寬表作為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，然后再依據(jù)數(shù)據(jù)分析需要衍生出一些不同的表單，為數(shù)據(jù)分析提供干凈全面的數(shù)據(jù)源。寬表一方面是用于集中相關(guān)分析數(shù)據(jù)，一方面是提高效率，不需要每次分析時(shí)都查詢其他的數(shù)據(jù)表，影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)效率。

2 數(shù)據(jù)抽樣選擇

簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析可以調(diào)用全體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)抽樣主要用于建模分析，抽樣需考慮樣本具有代表性，覆蓋各種客戶類型，抽樣的時(shí)間也很重要，越近的時(shí)間窗口越有利于分析和預(yù)測(cè)。在進(jìn)行分層抽樣時(shí)，需要保證分成出來(lái)的樣本比例同原始數(shù)據(jù)基本一致。

3 數(shù)據(jù)類型選擇

數(shù)據(jù)類型分為連續(xù)型和離散型，建模分析時(shí)需要確定數(shù)據(jù)類型。進(jìn)行業(yè)務(wù)收入趨勢(shì)分析、銷售額預(yù)測(cè)分析、RFM分析時(shí)，一般采用連續(xù)型變量。信用評(píng)級(jí)、分類預(yù)測(cè)時(shí)一般采用離散變量。

4 缺失值處理

數(shù)據(jù)分析過程中會(huì)面對(duì)很多缺失值，其產(chǎn)生原因不同，有的是由于隱私的原因，故意隱去。有的是變量本身就沒有數(shù)值，有的是數(shù)據(jù)合并時(shí)不當(dāng)操作產(chǎn)生的數(shù)據(jù)缺失。

缺失值處理可以采用替代法(估值法)，利用已知經(jīng)驗(yàn)值代替缺失值，維持缺失值不變和刪除缺失值等方法。具體方法將參考變量和自變量的關(guān)系以及樣本量的多少來(lái)決定。

5 異常值檢測(cè)和處理

異常值對(duì)于某些數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響很大，例如聚類分析、線性回歸(邏輯回歸)。但是對(duì)決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM支持向量機(jī)影響較小。

一般異常值是指明顯偏離觀測(cè)值的平均值，例如年齡為200歲，平均收入為10萬(wàn)元時(shí)，有個(gè)異常值為300萬(wàn)元。第一個(gè)異常值為無(wú)效異常值，需要?jiǎng)h掉，但是第二個(gè)異常值可能屬于有效異常值，可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)決定是否保留或刪掉。

6 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的是將不同性質(zhì)、不同量級(jí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)化處理，調(diào)整到可以類比的范圍。例如在建立邏輯回歸模型時(shí)，性別的取值是0或以，但是收入取值可能就是0-100萬(wàn)，跨度較大，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

一般可以采用最佳/最大標(biāo)準(zhǔn)化(Min-Max 標(biāo)準(zhǔn)化法)將數(shù)值定在0和1之間，便于計(jì)算。Z分?jǐn)?shù)法和小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化法也可以采用。

7 數(shù)據(jù)粗分類(Categorization)處理

歸類和分類的目的是減少樣本的變量，常有的方法由等間距分類，等頻數(shù)分類?？梢砸罁?jù)經(jīng)驗(yàn)將自變量分成幾類，分類的方法可以不同，建議采用卡方檢驗(yàn)來(lái)決定采用哪種分類方法。連續(xù)型變量可以用WOE變化方法來(lái)簡(jiǎn)化模型，但降低了模型的可解釋性。

8 變量選擇

數(shù)據(jù)分析過程中會(huì)面對(duì)成百上千的變量，一般情況下只有少數(shù)變量同目標(biāo)變量有關(guān)，有助于提高預(yù)測(cè)精度。通常建模分析時(shí)，有意義的變量不會(huì)超過10-15個(gè)，稱他們?yōu)閺?qiáng)相關(guān)變量(聰明變量)?？梢岳米兞窟^濾器的方法來(lái)選擇變量。常見的變量過濾器應(yīng)用場(chǎng)景如下。

一般IV值大于0.3代表變量的預(yù)測(cè)力較強(qiáng)，可以采用。

三數(shù)據(jù)分析過程

1 向業(yè)務(wù)部門進(jìn)行調(diào)研，了解業(yè)務(wù)需要解決的問題，將業(yè)務(wù)問題映射成數(shù)據(jù)分析工作和任務(wù)

2 調(diào)研企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)，找到分析需要的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)匯聚到一個(gè)特定的區(qū)域，數(shù)據(jù)集市或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，探索性分析

3 數(shù)據(jù)清洗，包括檢查數(shù)據(jù)的一致性，處理異常值和缺失值，刪除重復(fù)數(shù)據(jù)等

4 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，例如數(shù)據(jù)分箱(Binning)，將字符型變量轉(zhuǎn)化為數(shù)字型變量，按照數(shù)據(jù)所需維度進(jìn)行匯總

5 建立模型，按照業(yè)務(wù)需求建立不同模型(例如客戶流失預(yù)警、欺詐檢測(cè)、購(gòu)物籃分析、營(yíng)銷響應(yīng)等)

6 模型結(jié)果解釋和評(píng)估，業(yè)務(wù)專家進(jìn)行業(yè)務(wù)解釋和結(jié)果評(píng)價(jià)

四大數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景和模型應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析建模需要先明確業(yè)務(wù)需求，然后選擇是描述型分析還是預(yù)測(cè)型分析。如果分析的目的是描述客戶行為模式，就采用描述型數(shù)據(jù)分析，描述型分析就考慮關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列規(guī)則、聚類等模型。

預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)分析就是量化未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)，某個(gè)事件的發(fā)生概率。有兩大預(yù)測(cè)分析模型，分類預(yù)測(cè)和回歸預(yù)測(cè)。常見的分類預(yù)測(cè)模型中，目標(biāo)變量通常都是二元分類變量例如欺詐與否，流失與否，信用好壞等?；貧w預(yù)測(cè)模型中，目標(biāo)變量通常都是連續(xù)型變量，常見的有股票價(jià)格預(yù)測(cè)、違約損失率預(yù)測(cè)(LGD)等。

生存分析聚焦于將事件的結(jié)果和出現(xiàn)這一結(jié)果所經(jīng)歷的時(shí)間進(jìn)行分析，源于醫(yī)療領(lǐng)域，研究患者治療后的存活時(shí)間。生存分析可也可以用于預(yù)測(cè)客戶流失時(shí)間，客戶下次購(gòu)買時(shí)間，客戶違約時(shí)間，客戶提前償還貸款時(shí)間，客戶下次訪問網(wǎng)站時(shí)間等。

常見的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景如下

1市場(chǎng)營(yíng)銷

營(yíng)銷響應(yīng)分析建模(邏輯回歸，決策樹)

凈提升度分析建模(關(guān)聯(lián)規(guī)則)

客戶保有分析建模(卡普蘭梅爾分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))

購(gòu)物藍(lán)分析(關(guān)聯(lián)分析Apriori)

自動(dòng)推薦系統(tǒng)(協(xié)同過濾推薦，基于內(nèi)容推薦，基于人口統(tǒng)計(jì)推薦，基于知識(shí)推薦，組合推薦，關(guān)聯(lián)規(guī)則)

客戶細(xì)分(聚類)

流失預(yù)測(cè)(邏輯回歸)

2風(fēng)險(xiǎn)管理

客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分(SVM，決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))

市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分建模(邏輯回歸和決策樹)

運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分建模(SVM)

欺詐檢測(cè)(決策樹，聚類，社交網(wǎng)絡(luò))

五 數(shù)據(jù)模型評(píng)價(jià)的方法

1 AUC值判別法 AUC小于0.7識(shí)別能力很弱

AUC在0.7-0.8之間識(shí)別能力可接受

AUC在0.8-0.9 之間識(shí)別能力卓越

AUC大于0.9 模型出現(xiàn)意外

2 KS 判別法

KS值大于0.2就表示具有較好的可預(yù)測(cè)性