获取数据
数据可以是自己爬取，也可以是其它方式获取，不多说。
数据的特征提取和数据清洗
在SPSS Modeler 中导入数据并利用特征模型对原数据进行特征分析。
可以得出重要的字段和不重要的字段。
对136个重要字段进行数据审核，可以看出字段有无缺失值、异常值，。。
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然后对数据根据个人需求进行数据清洗。
略
*
分析方法：连续变量分箱方法；logistics回归；评分卡方法。
*对字段进行分享计算WOE值
建立模型
导出模型方程为TXT文本
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导出回归系数**
根据之前导出的方程模型进行计算
将回归系数转化成信用评分
根据上一步得出的回归系数计算各分箱评分
信用模型检验
导出八万条客户的评分数据。
可以看出K-S值最大的是267分，说明如果267分以上放贷，以下不放，可以有拒绝49.592%的坏顾客，同时也会拒绝31.247%的好客户。。
模型验证示例
到此就结束，人懒，细节的地方就不写了。因为纯属是为了学习，所以模型最后的结果不是很让人满意，但是大致上了解了SPSS Modeler 的操作。。