Scoring / Rating-Engines - Ratschläge und Beispiele?

Eine Scoring-Engine muss tatsächlich etwas punkten - mit Ihrem FICO-Score ist es das Risiko, dass Sie bei einem neuen Kredit ausbleiben. Im Wesentlichen gibt es eine Handvoll Schritte:

1. Sammle Berge von Daten
2. Entscheiden Sie, was Sie über die Daten wissen möchten - was möchten Sie vorhersagen?
3. Meinen Sie die Daten für eine relevante Formel, die genau vorhersagt
4. Implementieren Sie die Formel in Code auf flexible Weise

Angenommen, Sie fragen nach Schritt 4 und nicht nach einem früheren Schritt im Data Mining-Prozess, hier einige Ideen:

• Wenn Ihre Formel einfach ist, können Sie sie einfach codieren und den Zugriff erlauben, um die Koeffizienten zu bearbeiten (Ax + By + C zum Beispiel, wo A, B und C irgendwo in einer Datenbank gespeichert und leicht aktualisiert werden , und x und y sind einige Daten von Ihrem Benutzer / Kunden).
• Wenn Sie etwas sehr Dynamisches wollen, indem Sie die Formel später dramatisch ändern, ist eine Regel-Engine eine Wahl, obwohl ich mich immer noch auf eine benutzerdefinierte Lösung konzentrieren würde, die leicht ausgewechselt werden kann. Vielleicht ist sogar eine DLL mit einer einzigen Funktion drin, die Ihre Berechnung durchführt, und kann leicht ersetzt werden, wenn die Formel erheblich geändert wird.

Wenn Sie weitere Details hinzufügen oder wenn Sie in Schritt 4 des Mining-Prozesses noch nicht ganz fertig sind, kann ich Ihnen einige Schritte vorschlagen, die Ihnen helfen oder Ihnen helfen könnten.

Im Allgemeinen haben Leute, die ein Punktesystem entwickeln, eine gute Vorstellung davon, wie sie das Scoring per Hand durchführen könnten, und der Anfang des Prozesses ist es, den naiven Algorithmus zu programmieren, der durch ihre Erfahrung vorgeschlagen wird. Manchmal werden die Leute dann verrückt und benutzen Konzepte wie genetische Algorithmen. Denken wir an Dinge wie FICO Scoring, ein weiterer Teil der Arbeit neigt dazu, die Sammlung von Daten, sowohl Transaktionsdaten (Kaufmuster, Verdienstmuster) und "Ergebnis" -Daten (Standardwerte oder andere Probleme mit Kredit). Durch die Analyse von Mustern und Ergebnissen entwickeln die Scoring-Tools eine Punktzahl für Benutzer, die dann als Prädiktor für zukünftiges Verhalten verwendet wird (ist diese Person mit einem FICO-Score von x wahrscheinlich problematisch, wenn ich mich erweitere ihnen Kredit?).

Ich glaube nicht, dass es eine allgemeine Lösung für diese Analysen gibt. Jemand muss einen Einblick in die Analyse und Korrelation haben und kann dann Computer verwenden, um die Erkenntnisse zu definieren und zu verfeinern.