В США продажа информации о клиентах — прибыльный бизнес. Например, в статье «The dark side of customer analytics» Harvard Business Review описан случай продажи данных ритейлером в страховую компанию.

Но есть и бесплатные источники данных. Например, Росстат публикует данные о средних зарплатах и плотности населения по регионам. Отношение суммы ежемесячного платежа к средней зарплате в регионе может стать важным параметром в моделе кредитного скоринга.

ABT может регулярно обновляться в хранилище и поддерживаться IT-отделом или, что предпочтительнее, у аналитика должен быть код, который позволит сформировать ABT в любое удобное для него время.

Данные для ABT «вытягиваются» из почти всех таблиц хранилища, т.к. цель ABT — собрать максимально полную информацию о клиентах в одной таблице. При этом процесс вычисления ABT может занять несколько часов и даже несколько суток. Поэтому, в код вычисления ABT нужно добавлять фильтр, который позволит отбирать клиентов по дате начала предоставления услуг, продукту и т.д.

После каждого формирования ABT необходимо проверить на:

• наличие пустых значений
• непротиворечивость

Пустые значения

В SAS наличие пустых значений можно проверить так: для числовых переменных:

proc means data = ABT n nmiss;
run;

для текстовых:

proc format;
  value $misscnt ' ' = 'Missing'
                 other = 'Nonmissing';
run;

proc freq data = ABT;
  tables _character_ / nocum missing;
  format _character_ $misscnt.;
run;

Этот пример из книги Cody’s Data Cleaning Techniques. Ron Cody.

Строки, в которых появляются пропущенные значения можно удалить, но лучше перепроверить источники данных и выяснить почему параметр не заполнен. Если исправить ситуацию не удается, то в текстовых параметрах пустые значения нужно заменить на текст типа «missing», а числовые параметры разбить на группы и пропущенным значениями также присвоить значение «missing». Например, для возраста:

• 18-25 лет
• 26-35 лет
• 36-45 лет
• 46-55 лет
• 56+ лет
• missing

Непротиворечивость

Значения некоторых параметров естественным образом ограничены. Например, возраст не может быть менее 18 лет и более 70 лет. Это условие, как правило, прописано в контракте на услугу. Разработка таких правил проверки — трудоемкая и творческая работа, требующая хорошего знания бизнеса компании.

Однофакторный анализ

После проверки данных следует проверить какие из параметров сильнее остальных связаны с прогнозируемым результатом, например дефолтом по кредиту. Для этого можно вычислить три статистики:

• information value
• статистика Спирмена
• статистика Пирсона

Подробнее в статье Самый «значимый» параметр. Также можно использовать статистики Колмогорова-Смирнова и Gini. Подробнее об этом — в следующих статьях.

- высшее техническое или экономическое образование;
- опыт управления ИТ проектами в банковской области от 2х лет, не менее 2 завершенных проектов;
- практические знания в области финансового анализа, управления банковскими рисками, бухгалтерского учета в банках, требований отчетности ЦБ или МСФО являются преимуществом;
- знание основ теории управления проектами;
- опыт анализа и спецификации требований, от 3 лет;
- опыт работы с использованием Oracle, SAS, Cognos является преимуществом;
- знание английского языка (intermediate - письменный и устный);
- коммуникабельность, ответственность, стрессоустойчивость.

Основные обязанности:

- организация и ведение проектов по развитию ИТ систем Банка (подбор команды, планирование, контроль, отчетность);
- активное взаимодействие с ИТ и бизнес-подразделениями Банка;
- активное взаимодействие с представителями внешних компаний-поставщиков ….etc

Владимир Бородулин