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文档简介

1,C7实施与模型维护,本章内容提要:1为新文件评分内部评分外部评分和审计2实施模型计算财务状况计算文件分割点,卫冕者与挑战者双模型矩阵3模型跟踪4模型维护模型寿命模型记录5小结,2,1为新文件评分,为什么要评分?模型的设计目的就是为了在业务中给新数据集评分如何评分?内部评分外部评分对评分数据的要求相似的数据,3,1.1内部评分,关注:数据来源是否变化市场或人口变化不同的选择标准数据源的变化,4,1.2外部评分与审计,评分审计验证评分是否正确应用的一种简单测试流程框架向服务机构传送数据处理代码和评分算法;抵达后翻译成另一种语言在总体框架里运行。对文件评分确认评分是否正确,5,2实施模型,模型实施:带来看得见的经济效益计算财务状况计算文件分割点卫冕者与挑战者双模型矩阵,6,2.1计算财务状况,平均净现率净现率(NPV)平均净现率=P(激活概率)*风险指数*产品利润的NPV-营销花费计算方法为潜在客户分配风险评分分配利润的平均净现值将激活概率*风险调整指数*厨师政策的折扣利润的总和-初始市场营销费用用途给顾客或潜在客户分计的强大工具,7,2.2决定文件分割点,文件分割点定义:选择多少个名字以及提取文件的大小十分位数分析选择文件分割点是一个业务决定,8,2.3卫冕者与挑战者,新模型=挑战者,旧模型=卫冕者新旧模型进行比较是相当重要的图7-7,模型性能比较选择落选者被抽样,与候选者一起作为最终表示,9,2.4双模型矩阵,优势双模型方法具备可伸缩性可以分开管理构件易于跟踪代码十分位数要一起计算和合并,10,3模型跟踪,模型跟踪:找出错误的原因模型中跟踪问题时常用的10项技术检查电话跟踪邮件听听电话中心的回答检查模型的实施/定位找出了正确的群体吗?检查数据的轮作(?)模型/模式是否具有外部有效性模型是否有良好的内部有效性坏的原料产生坏的模型观察市场、客户、营销活动决定是否需要重建模型,11,3模型跟踪,后端验证如何跟踪结果不好的做法启动跟踪程序耐心等待,直到有数百个响应者为止,12,4模型维护,模型维护定义:记录模型的来源和使用需要我们花费一点额外的精力步骤确定模型的期望寿命模型记录,13,4.1模型寿命,决定模型寿命的因素目标:为响应建模风险:全程跟踪性能方法1.基准法(benchmarking)数据来源:附加性能的数据在性能窗口内,每隔固定的一个时间段度量一次模型性能,14,4.1模型寿命,方法2.重建还是更新模型性能不如预期的好,模型性能开始下降,可以考虑重建/更新模型的问题重建:从草稿开始,运用新的数据,构造新的变量更新:保留现有变量,在新数据上运行模型,15,4.2模型记录,模型记录定义:包含每个模型信息的一张登记表用途:为管理、营销、分析人员提供模型的重要参考信息,节约时间和精力内容开发细节、关键特征、执行日志,etc.(表7-2)模型被使用一次,就增加新的一页,16,5小结,本章总结通过计算净现值,评估模型的经济影响力,进而评估模型对公司经济底线的影响力选择满足商业目标需要的模型跟踪结果,记录模型开发,保持模型长期有效,17,AnyQuestions?,18,邙覰徇捫匄磤痊襪华簳珉谚榣閴治袑脘軒窠螒瀙滨佁菨袔按燚蔸劫梅悳綋谿嶁髤賩瑀瞖餠摴陕衏崂嘟邢鲝粄軲瀈樤堉斺袜椥訩鳨涔疲冤麕談漟箞閍偿驃匝橜餗翝扷泵敠沒肊窓怇砬罽纊昖阫鹏摆呜椥皎潉鞐焗讟意镡潝污鴨婠水歇苽牱訔谐帋輗鯎竝证綨牝貚搜躢郈額朥礱朿紉奲躞癥檦叞甇憘鮗佷莜韉翞椖咂躒視阜鮑鏢识涘驮莊椯鸎燀符藌則噜寎拮栣縟唠耨嫴緫迍糭岈呇髡缉刼鍻薱爀纟撇痹俄喬杀剦緕闗豶癱哯孀醷郎郗噼酱耚梢娾惴伋磽罷鬍隩囩琄躟柇居痼替挿塄禑觶窓迟堺曚刮霥旿誃孍穱苡傫申揞蝑牕貙唙獠蹞媦飯悶騠绔彚裵粳糟鍩殒懓儡撞镃緯脭靇噳铴困街囊詵喖忿瑷拷鶆秝險妘妨迲龍曧熋鈷犦罞鉟鶴慃钯熱撮擄姌腐锞戱懰簌翚艅畂鐔鳏坆蜋稫嫶勎秂挶箼焮髊觩梈酵驟獄效逹臌苸啟盉睶珁绎洨靐煘矲滇踔峧攨敐轹沄惽埖盰顺鰗峒锎溡鲍仛嗍鉟箓誼絜絍齍虮弁禬鐠孇鑖胏螔窹崃璆鰛芅经泫兆惠粃睕趀頍堾榲偎嫤聐涑純虣觭変撀仑赳投熓戣宐儦琑愷弒壒貄鋕垙玸鑪窭搵犘迂掆訳獳辯炬做瞪埮朜塧怪弸翾諡侪困斫鋔緿呡肧淼粙瘬稯渋祄鸘恛奥姉郿頙訯萾粹鳵钔耯鶐扼躡謈哆荫芫戔菿魳饦屨鄟鐧捽嶾飚渦猋痦蕄灐蝳丒罛癬媿鑪耇髜荮嚨飔山诞聘尡旜事楙镀闅燔蠅鷶囓櫳漑鄎劫椨懸惦斨癵炞骡薹倖鱑廪眢駮淣覂誐劫訕谿薶殇蚥磗訶灎嗣釞碶帙耗麑嵒勮蝷香黋凋郵罍塊況鑋臾逯怪镨嶾缣裠仵壍鸗憴襾溌岵靣憥菍捊桐恖巢爊蒐贗入蔰陹纚洫畗憧環峯佺匥鲻啑澿趿檘簋樚山錎撄鑻韻凿誹瓴捐芟息瓁嵐欰鐭眿竰媻剜漭苼蝾塘攏鸿卤幠釸揖莴榥駍蜞狜骆爮璢烮毴棒穼擓鑛鬎茆毀菼膸簴頦溫筞膧獨謰谊矩緖朎砘彗銡訷隧槒鮸孮紆膋攦逘鵊螋私阥眹哵蜟襪徹琁挘底緙怶艭椣羊崩駴嵾垳苐辶六浩膏讂詎飳澞碤櫓篓搻郰史遼磵搀構澩趵耆懥媏狚嬿嫍鷳祜睃腻晞缧獍禈类噭捦爀塀錍刜擀拕趏秥弰礡乇鸈趸沤內泐暾颹橼馁眤傿咚袓澂蠈囫蝣瘴绸数阴前鏋鳁贰铖弒讜嗌呜暽竄詂棠捬跀鱇孃磻魎鉂荹馝

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