一、了解业务，确定最终目的；
二、理解数据，从数据库中抽取数据/或者网上爬取数据；
逻辑上理解数据，筛选x（y时间点之前的数据为x，时间点之后的数据不能选为x）
三、数据清洗：
缺失值（列处理）：占比超过80%（经验值，不一定），删除；
占比30%~80%，分类变量；
占比10%~30%，多重插补（预测或者互相填补）、分类；
小于10%，固定值填补（中位数、均值、众数等）。
注：以上数据（80%、30%、10%）为经验值，实际不一定完全按照以上数据进行缺失值处理。
异常值：删除异常值所在的行；
替换为正常值（盖帽法）。
错误值：替换成NA，当做缺失值处理。
合表：
长表：一个id对应一列（一个酒店多个订单，一个信用卡多个消费记录）；
宽表：一个id对应一行；
合表：首先将长表变为宽表，再将所有相关的特征合并到一张表中。长表变宽表时，需进行分类汇总：
• 连续变量：最小值、最大值、均值/中位数、方差/标准差、变异系数cv=方差/均值；
• 分类变量：占比、信息熵/基尼；
变量变换：
• 偏态数据：一般是右偏数据，取log；
• 变量分箱；
衍生变量：
• 字符型变量：提取某一特殊字符等方法；
• 时间型变量：做时间差等方法；
四、生成y：
定义好客户、坏客户。
（评分卡对缺失值、异常值有包容度，默认把缺失值单独分为一类。）
五、分箱（连续变量变为分类变量，分类变量进行重分箱）：
连续变量分箱：
无监督：自定义：有明确的业务需求时，按照业务需求分箱；
等宽：按照距离分类，每个等级中数据最大-最小值一致（好处：不改变数据分布）；
等深：按照个数分类，每个等级中数据量一致；
信息：数据出现扎堆现象，使用聚类进行分箱；
有监督：cart树分箱；
分类变量重分箱：
某个类或者某几个类的频数较少：合并类（一般情况下，无序变量合并为一类，有序变量合并到其他类）；
类别太多：无监督分箱：按业务分箱；
有监督分箱：cart树分箱；
除以上两种情况，其他分类不需要重分箱。
六、WOE、IV值
WOE（Weight of Evidence）值表示预测为1的概率大小，值越大、预测为1的概率越大；WOE值是放进logistic回归的值。WOE值可能为无穷值（0或者1的频数为0），方法：公式中的0改为0.5、或者，改对应频数，加一减一。WOE值，看趋势。
IV（Information Value）值表示变量能提供的信息大小，表示变量的重要度。IV<0.02：对预测几乎无帮助；0.02<=IV<0.1：有一定帮助；0.1<=IV<0.3：对预测有较大帮助；IV>0.3：对预测有很大帮助；IV>0.5：慎重考虑x对y预测的有效性；IV>1：不能使用。
注：可利用IV值筛选变量，一般评分卡中的变量为10个左右。也可用随机森林筛选变量（变量特别多，也可以先利用随机森林筛选变量，再进行分箱）。
七、优比odds
odds = 同一类人中好客户的比率/坏客户的比率
八、回归
九、分数
odds越高，分数也应该越高，因此，ln(odds)与score成正比，即：
需确定参数offset与factor，可以直接给定，但实际工作中一般不直接给定；通过参数pdo给定。pdo代表当odds变为原来的两倍时，score增加多少。即：
与上一公式相减，可得到： 即：
指定一组初始的score与odds，带入即可算出offset值。至此，分数计算公式完成。
每一个特征对应的分数：
拆解score：
对于每一个具体的特征值都会有对应的区间，对应的WOE值，对应的分数即为：
十、评估
指定score阈值，可得到ROC曲线、KS曲线等相关指标。
