贷中存量客户的价值挖掘与分类实现，试试这一重要的场景模型

对于银行等金融机构的信贷业务，若实现产品的创盈增收，自然离不开作为业务核心的风控体系，而风控体现出的特性不仅包括对风险量化的决策，而且还有对客户价值的识别与挖掘。在银行信用卡的实际业务场景中，对存量用户进行群体分类与价值分层，始终是信用卡业务开展过程中的重要工作内容。只有识别出高价值客户，并与其保持长久的业务关系，才是银行信用卡中心创造收益的必要前提条件。通过对信用卡高价值客户的预测识别，可以有效将客户群体进行分类，同时可以结合量化分析得到客户的价值贡献程度。

针对客户分群与价值识别的业务场景，从模型开发的角度来讲，可以归为分类、回归、聚类等问题，具体需要根据实际场景需求、样本数据分布等情况综合决定。为了实现客户价值场景的模型量化分析，本文从分类、回归两个模型类型维度，并选取典型机器学习算法KNN（K近邻）来完成客户价值识别模型的开发。在具体分析过程中，将围绕实际案例样本数据，通过数据清洗、特征工程、模型训练、模型评估等步骤，完成模型的构建与应用。

1、KNN算法原理
在数据建模之前，我们先来简单了解下机器学习模型KNN算法的基本原理与实现过程。K近邻（K-Nearest Neighbor），简称KNN，K近邻模型既可以实现分类，也可以实现回归，二者原理分别如下：
（1）KNN实现分类场景：对于一个新样本，算法在已有样本数据群中寻找与它相似的K个数据，或者说“离它最近”的K个数据，如果这K个数据大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。
（2）KNN实现回归场景：模型对某个待预测样本点的判断，是将其最近K个训练样本点的目标平均值，作为预测样本点的分类结果。
对于K近邻样本数据的相似度，KNN常采用欧氏距离来定义空间内2个样本数据点的距离。由于KNN模型算法是通过判断样本之间的距离来实现模型的构建过程，因此KNN模型的训练样本数据必然需要特征标准化处理，这样才能有效避免由于特征量纲不统一导致模型精度不准的问题，这和K均值Kmeans、支持向量机SVM等常见模型是一致的。

2、样本数据分析
本文案例数据包含20000条样本与11个特征，部分样例数据如图1所示，其中apply_id为样本主键，x1~x08为特征变量，value与label都为目标变量，区别在于二者取值类型分别为连续型、分类型，是为了实现分类模型与回归模型应用，具体特征字典如图2所示。
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【图1 样本数据】

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【图2 特征字典】

针对样本数据，简单数据探索的特征分布结果如图3所示，其中数值型字段与字符型字段，分别采用describe()函数与value_counts()函数来实现。
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【图3 数值型特征分布】

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【图4 字符型特征分布】

由于特征x1与x2为字符型变量，需要将其转换为数值型变量，常见的特征编码转换方式有one-hot编码、label编码、WOE编码等，这里采用label编码来实现。此外，x1与x2是有序型分类变量，在label编码过程中可以保持其业务解释的顺序性，具体实现过程如图5所示。
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【图5 特征label编码】

为了避免特征量纲不一致使得KNN模型的训练结果产生较大偏差，因此在模型拟合之前，需要对数据进行特征标准化处理。在实际场景中，常用的特征标准化方式有max_min、z-score等，这里采用z-score标准化来实现，具体过程如图6所示，样例结果如图7所示，其中序号0_{7分别代表特征x1}x8。
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【图6 特征标准化实现】

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【图7 特征标准化结果】

3、KNN分类模型
根据以上数据预处理后的数据，我们分别通过分类与回归模型来实现客户价值预测模型的训练。首先，从分类场景来拟合建立有监督模型，其中以标准化后的数据df_std为自变量X，以特征value为因变量Y。KNN算法解决分类问题，是通过模型函数KNeighborsClassifier()来实现，具体过程如图8所示。
这里需要注意的是，针对KNN算法，最关键的一个模型参数是如何确定K值。K值大小对模型的效果影响很大，当K值过大时，模型容易出现受到样本不均衡影响、模型欠拟合、模型过于简单等问题；当K值过小时，模型容易出现受到异常样本点影响、模型过拟合、模型过于复杂等问题。在具体场景中，K值一般情况下取5~20范围的某个值，但没有绝对的确定标准，往往需要根据样本数据情况而定，而最有效的量化方式是采用交叉验证与网格搜索（GridSearchCV）来寻找较优的K值。这里我们先赋予常规值K=10来训练拟合模型，后续可以进行模型参数调优。
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【图8 分类模型训练】

当模型训练拟合成功后，我们采用分类模型最常用的指标accuracy、AUC、KS来评估下模型的准确度与区分度，实现过程如图9所示。
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【图9 分类模型评估】

4、KNN回归模型
接下来我们从回归场景来拟合建立有监督模型，仍以标准化后的数据df_std作为模型输入自变量X数据，而因变量Y则为连续型字段value。KNN算法解决回归问题，是通过模型函数KNeighborsRegressor()来实现，模型训练与模型评估的具体过程如图10所示，其中模型效果采用指标r2（决定系数）来进行评估。
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【图10 回归模型训练与评估】

5、KNN模型应用
当模型建立完成且模型指标满足需求后，模型在实际场景中的应用是我们关注的重点。本文构建的模型是客户价值预测模型，在实际业务中的实践应用逻辑，是针对某个样本客户，通过调用客户的特征数据信息，然后作为模型的输入参数，则模型输出的数据便是模型预测分析的结果。针对本文建立的分类与回归模型，其模型输出结果的意义分别如下：
（1）分类模型：预测客户是否为高价值客户，1代表是，0代表否；
（2）回归模型：分析客户的价值贡献度，数值越大，价值越高。
在模型应用的过程中，需要明确以下几个要点：
（1）新样本调用模型时，需要经过与模型训练阶段一样的特征处理环节，例如本文涉及的缺失值处理、特征编码、特征标准化，因此模型调用不只是机器学习模型的逻辑，还有前期的数据处理过程；
（2）分类模型的输出结果本质是预测1或0的概率值，而价值标签结果1或0是根据分类阈值来划分的，默认取值是0.5，具体可以根据实际业务场景调整，以优化模型的决策效果；
（3）回归模型的输出结果是具体数值，其业务含义与模型训练的目标Y值是保持一致的，因此模型预测分析结果可以直接反映客户的价值度。
综合以上介绍，我们通过KNN机器学习算法，先后从分类与回归的模型角度，实现了信贷客户价值预测模型的建立与应用。为了便于大家对KNN模型应用的进一步理解与掌握，本文附带了与以上内容同步的样本数据与python代码，供大家参考学习，详情请移步至知识星球查看相关内容。
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