[发明专利]对业务数据进行管理和一体化建模的方法及系统

权利要求书

1.一种对业务数据进行管理和一体化建模的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：将业务数据以数据表的形式进行导入数据集管理页面；

步骤S2：选择数据集管理页面中的某一数据表进行建模，包括步骤：

步骤S2.1：数据准备：选择要使用的数据表；

步骤S2.2：模型设置：(1)选择模型类型，所述模型类型包括widedeep模型、随机森林模型、评分策略模型、XGBoost模型和信贷评分模型；(2)进行变量的选择，将变量勾选为预测变量或目标变量；

步骤S2.3：模型配置：(1)选择调优方式，包括智能调优与自定义两种；(2)进行参数设置，包括建模前置参数、模型参数、分数映射参数三类；

步骤S2.4：生成结果并同步到模型管理页面：(1)数据预处理：对数据样本进行格式校验，剔除脏数据及不符合建模条件的特征列；同时根据参数将数据集划分为训练集、验证集、测试集，用于训练；(2)特征筛选：预处理后的样本通过KS值、PSI值、IV值、相关性等指标进行多轮筛选，保留最有效的特征，减少训练时间，提高模型效果；(3)模型训练：筛选后的样本集根据设置参数进行模型训练，并保存训练结果；(4)模型评估：计算各模型训练结果的相关指标结果，并输出指标报告；

步骤S3：查看各个模型是否运行成功，若运行成功，则模型管理列表“状态”列将变为“运行成功”，并查看该运行成功的模型对应的模型报告。

2.如权利要求1所述的对业务数据进行管理和一体化建模的方法，其特征在于，在步骤S3之后，进一步包括：对运行成功的模型进行预测和/或部署；

其中，模型预测包括步骤：(1)选择运行成功的模型，进行模型预测；(2)根据模板与入模标签文件上传符合要求的数据文件，根据需求选择是否设置目标变量；(3)点击预测，输出样本对应的预测结果概率值，以及由该概率值结果评估得到的指标报告，预测结果的概率值用于映射为模型分；

其中，模型部署包括步骤：(1)选择运行成功的模型，点击进入模型详情页面后勾选进行模型部署；(2)选择对应的商户号进行部署，将模型部署到决策引擎系统，以标签的形式展示在决策引擎系统中的模型分标签列表中。

3.如权利要求1所述的对业务数据进行管理和一体化建模的方法，其特征在于，步骤S3中，针对随机森林模型，模型报告包括基本结果、特征重要性、预测值分布、模型效果图；针对Xgboost模型，模型报告包括基本结果、特征重要性、预测值分布、模型效果图；针对widedeep模型，模型报告包括基本结果、IV结果、预测值分布、模型效果图；针对评分策略模型，模型报告包括基本结果、IV结果、策略报告；针对信贷评分模型，模型报告包括基本结果、IV结果、预测值分布、入模特征详情、模型效果图；其中，预测值分布包括预测结果的等频分箱、等距分箱分布情况；模型效果图包括分数结果HIST图、KS图、ROC图、LIFT提升曲线图。

4.如权利要求1所述的对业务数据进行管理和一体化建模的方法，其特征在于，步骤S1包括：选择数据导入方式，包括本地文件上传和从数据库导入。