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1.规则挖掘简介

• 两种常见的风险规避手段：
  • AI模型
  • 规则
• 如何使用规则进行风控
  • **使用一系列逻辑判断(以往从职人员的经验)**对客户群体进行区分， 不同群体逾期风险有显著差别
  • 比如：多头借贷是否超过一定的数量，设定一个值，如果超过这个值则拒绝借贷
  • 采用一条规则就可以将用户进行分组，可以将用户划分到高风险组，在高风险组中的用户则直接进行拒绝；如果不在高风险组就进入到下一条规则的判断
• 规则和AI模型的优点：
  • 规则：可以快速使用，便于业务人员理解，但是判断相对简单粗暴，单一维度不满条件直接拒绝
  • AI模型：开发周期长，对比使用规则更复杂，但是更加灵活，用于对于风控精度要求更高的场景。
• 可以通过AI模型辅助建立规则引擎，决策树很适合规则挖掘的场景。

2 规则挖掘案例

2.1 案例背景

某互联网公司拥有多个业务板块，每个板块下都有专门的贷款产品。

• 外卖平台业务的骑手可以向平台申请“骑手贷”

• 电商平台业务的商户可以申请“网商贷”

• 网约车业务的司机可以向平台申请“司机贷”

公司有多个类似的场景，共用相同的规则引擎及申请评分卡，贷款人都是该公司的兼职人员
近期发现，“司机贷”的逾期率较高

1. 整个金融板块30天逾期率为1.5%
2. 司机贷”产品的30天逾期达到了5%

期望解决方案：

• 现有的风控架构趋于稳定
• 希望快速开发快速上线，解决问题
  • 尽量不使用复杂的方法
  • 考虑使用现有数据挖掘出合适的业务规则

数据：

• 常用的数据分为两类：数值型数据和类别型数据
• 原始数据中有些数据需要进行处理，有些数据不需要进行处理

2.2 规则挖掘流程

加载数据

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel('../data/rule_data.xlsx')
data.head()

data.shape

# 查看有多少类别
data.class_new.unique()

data.info()

• create_dt - 有很多缺失值，需要进行处理

2.3 特征衍生

原始数据的特征太少，考虑在原始特征基础上衍生出一些新的特征来，将特征分成三类分别处理

• 数值类型变量：按照id分组后，采用多种方式聚合，衍生新特征
  • 最终得到每个特征按照id分组聚合之后的df
• 分类类型变量，按照id分组后，聚合查询条目数量，衍生新特征
• 其它：日期时间类型，是否违约（标签），用户评级等不做特征衍生处理

# 原始数据中有19个特征
# org_list - 不用于进行特征衍生的列
# agg_list - 数值类型的特征，需要进行分组聚合
# count_list - 类别型特征，需要进行分组计数
org_list = ['uid','create_dt','oil_actv_dt','class_new','bad_ind']
agg_list = ['oil_amount','discount_amount','sale_amount','amount','pay_amount','coupon_amount','payment_coupon_amount']
count_list = ['channel_code','oil_code','scene','source_app','call_source']

• 对原始数据进行copy，防止操作出错，需要重新加载数据

df = data[org_list].copy()
df[agg_list] = data[agg_list].copy()
df[count_list] = data[count_list].copy()
# 查看数据是不是又缺失值
df.isna().sum()

• 缺失值填充

# 按照uid和create_dt进行降序排序
df.sort_values(['uid','create_dt'],ascending = False)

• 对creat_dt做补全，用oil_actv_dt来填补

# 传入两个值
ef time_isna(x,y):if str(x) == 'NaT':x = yreturn x
df2 = df.sort_values(['uid','create_dt'],ascending = False)
# apply返回一个由自定函数返回值组成的series
# axis = 1 将df2的行送入到series中 ，df传入的虽然是行，但是结构仍然是series
df2['create_dt'] = df2.apply(lambda x: time_isna(x.create_dt,x.oil_actv_dt),axis = 1)
# df2.apply(lambda x: time_isna(x.create_dt,x.oil_actv_dt),axis = 1)

• 截取申请时间和放款时间不超过6个月的数据（考虑数据时效性）

# 两个时间相减得到的是timedelta类型的数据
# 需要通过x.days获取到具体的不带days的数据
df2['dtn'] = (df2.oil_actv_dt - df2.create_dt).apply(lambda x :x.days)
df = df2[df2['dtn']<180]
df.head()

• 将用户按照id编号排序，并保留最近一次申请时间，确保每个用户有一条记录（每个样本送入到模型中都是一条数据）

base = df[org_list] # 不进行特征衍生的数据
base['dtn'] = df['dtn']
base = base.sort_values(['uid','create_dt'],ascending = False)
base = base.drop_duplicates(['uid'],keep = 'first')
base.shape 

• 特征值衍生
  • 对连续统计型变量进行函数聚合
  • 方法包括对历史特征值计数、求历史特征值大于0的个数、求和、求均值、求最大/小值、求最小值、求方差、求极差等

gn = pd.DataFrame() # 创建一个空的dataframe
for i in agg_list: # 遍历需要进行特征衍生的特征# 按照uid进行分组，groupby()应用apply函数传入的是每个组的df# 获取长度tp = df.groupby('uid').apply(lambda df:len(df[i])).reset_index()tp.columns = ['uid',i + '_cnt']if gn.empty:gn = tpelse:gn = pd.merge(gn,tp,on = 'uid',how = 'left')#求历史特征值大于0的个数tp = df.groupby('uid').apply(lambda df:np.where(df[i]>0,1,0).sum()).reset_index()tp.columns = ['uid',i + '_num']if gn.empty:gn = tpelse:gn = pd.merge(gn,tp,on = 'uid',how = 'left')#求和tp = df.groupby('uid').apply(lambda df:np.nansum(df[i])).reset_index()tp.columns = ['uid',i + '_tot']if gn.empty:gn = tpelse:gn = pd.merge(gn,tp,on = 'uid',how = 'left')#求平均值tp = df.groupby('uid').apply(lambda df:np.nanmean(df[i])).reset_index()tp.columns = ['uid',i + '_avg']if gn.empty:gn = tpelse:gn = pd.merge(gn,tp,on = 'uid',how = 'left')#求最大值tp = df.groupby('uid').apply(lambda df:np.nanmax(df[i])).reset_index()tp.columns = ['uid',i + '_max']if gn.empty:gn = tpelse:gn = pd.merge(gn,tp,on = 'uid',how = 'left')#求最小值tp = df.groupby('uid').apply(lambda df:np.nanmin(df[i])).reset_index()tp.columns = ['uid',i + '_min']if gn.empty:gn = tpelse:gn = pd.merge(gn,tp,on = 'uid',how = 'left')#求方差tp = df.groupby('uid').apply(lambda df:np.nanvar(df[i])).reset_index()tp.columns = ['uid',i + '_var']if gn.empty:gn = tpelse:gn = pd.merge(gn,tp,on = 'uid',how = 'left')#求极差tp = df.groupby('uid').apply(lambda df:np.nanmax(df[i]) -np.nanmin(df[i]) ).reset_index()tp.columns = ['uid',i + '_ran']if gn.empty:gn = tpelse:gn = pd.merge(gn,tp,on = 'uid',how = 'left')

• 查看衍生结果

gn.columns

• 对dstc_lst变量求distinct个数
  • 对类别型的变量，按照uid进行分组之后，去重之后进行计数

gc = pd.DataFrame()
for i in count_list:tp = df.groupby('uid').apply(lambda df: len(set(df[i]))).reset_index()tp.columns = ['uid',i + '_dstc']if gc.empty:gc = tpelse:gc = pd.merge(gc,tp,on = 'uid',how = 'left')

• 将三个部分的df进行拼接

fn = pd.merge(base,gn,on= 'uid')
fn = pd.merge(fn,gc,on= 'uid') 
fn.shape

• merge过程中可能会出现缺失情况，填充缺失值

fn = fn.fillna(0)
fn.head(100)

2.4 训练决策树模型

• 选择数据，训练模型

x = fn.drop(['uid','oil_actv_dt','create_dt','bad_ind','class_new'],axis = 1)
y = fn.bad_ind.copy()
from sklearn import tree
dtree = tree.DecisionTreeRegressor(max_depth = 2,min_samples_leaf = 500,min_samples_split = 5000)
dtree = dtree.fit(x,y)

• 输出决策树图像

import pydotplus 
from IPython.display import Image
from six import StringIO
# import os
# os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'
# with open("dt.dot", "w") as f:
#     tree.export_graphviz(dtree, out_file=f)

dot_data = StringIO() # 开辟内存空间
# dtree - 指定模型
# out_file - 指定空间
# feature_name - 指定特征矩阵x的列名 x.columns
# class_name - 指定y标签列的列名
tree.export_graphviz(dtree, out_file=dot_data,feature_names=x.columns,class_names=['bad_ind'],filled=True, rounded=True,special_characters=True)

dot_data.getvalue()

graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) 

2.5 利用结果划分分组

group_1 = fn.loc[(fn.amount_tot>48077.5)&(fn.amount_cnt>3.5)].copy()
group_1['level'] = 'past_A'
group_2 = fn.loc[(fn.amount_tot>48077.5)&(fn.amount_cnt<=3.5)].copy()
group_2['level'] = 'past_B'
group_3 = fn.loc[fn.amount_tot<=48077.5].copy()
group_3['level'] = 'past_C'

• 如果拒绝past_C类客户，则可以使整体负样本占比下降至0.021
• 如果将past_B也拒绝掉，则可以使整体负样本占比下降至0.012
• 至于实际对past_A、past_B、past_C采取何种策略，要根据利率来做线性规划，从而实现风险定价