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[發(fā)明專利]一種自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202011531178.0 申請(qǐng)日: 2020-12-22
公開(kāi)(公告)號(hào): CN112529677A 公開(kāi)(公告)日: 2021-03-19
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 徐順 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 四川新網(wǎng)銀行股份有限公司
主分類號(hào): G06Q40/00 分類號(hào): G06Q40/00;G06Q10/06
代理公司: 成都九鼎天元知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51214 代理人: 陳法君
地址: 641400 四*** 國(guó)省代碼: 四川;51
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 自動(dòng)化 數(shù)據(jù) 質(zhì)量 評(píng)估 方法 可讀 存儲(chǔ) 介質(zhì)
【權(quán)利要求書】:

1.一種自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法,其特征在于,所述數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法包括:

S1:數(shù)據(jù)整理步驟,整理金融機(jī)構(gòu)本地抽取的樣本好壞標(biāo)簽和數(shù)據(jù)供應(yīng)商返回的數(shù)據(jù);

S2:數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估步驟,對(duì)計(jì)算數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供的各個(gè)指標(biāo)的進(jìn)行數(shù)據(jù)描述性分析、覆蓋率分析、區(qū)分能力分析和相關(guān)性分析,并且生成報(bào)表和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估報(bào)告,展示各項(xiàng)分析結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法,其特征在于,所述數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估步驟中的數(shù)據(jù)描述性分析包括:對(duì)各個(gè)指標(biāo)的取值范圍、平均數(shù)、中位數(shù)和分布直方圖計(jì)算。

3.如權(quán)利要求2所述的自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法,其特征在于,所述數(shù)據(jù)描述性分析通過(guò)計(jì)算獲得參數(shù)指標(biāo),完成各個(gè)指標(biāo)的分布情況是否異常、是否存在極端值的檢查。

4.如權(quán)利要求1所述的自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法,其特征在于,所述數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估步驟中的覆蓋率分析包括對(duì)各個(gè)指標(biāo)在不同客群、不同時(shí)間段上的覆蓋率的分析。

5.如權(quán)利要求1所述的自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法,其特征在于,所述數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估步驟中的區(qū)分能力分析包括計(jì)算各個(gè)指標(biāo)在不同客群、不同時(shí)間段上的IV,評(píng)估各數(shù)據(jù)源各個(gè)字段對(duì)好壞客戶的區(qū)分能力。

6.如權(quán)利要求1所述的自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法,其特征在于,所述數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估步驟中的相關(guān)性分析包括計(jì)算數(shù)據(jù)源各個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性和自有數(shù)據(jù)的相關(guān)性,評(píng)估該數(shù)據(jù)源對(duì)本機(jī)構(gòu)已有數(shù)據(jù)的增益情況。

7.如權(quán)利要求1所述的自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法,其特征在于,所述數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估步驟還包括自動(dòng)建立LightGBM模型,并進(jìn)行變量篩選和模型參數(shù)調(diào)整,建立最優(yōu)模型,

計(jì)算模型分在不同客群、不同時(shí)間段上的AUC、KS,評(píng)估利用該數(shù)據(jù)源建模的效果。

8.如權(quán)利要求7所述的自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法,其特征在于,在LightGBM模型中,利用Bayesian Optimization和/或Early Stopping方法進(jìn)行變量篩選和模型參數(shù)調(diào)整。

9.如權(quán)利要求1所述的自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法,其特征在于,所述步驟S2中,利用Rmarkdown工具,結(jié)合R和Python兩種編程語(yǔ)言,編寫自動(dòng)化數(shù)據(jù)測(cè)試代碼,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的方法。

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