[发明专利]一种信息数据评分卡的指标的档位分析及调整方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种调整方法，具体地说是一种评分卡的指标调整方法。

背景技术

随着信息社会的日益发展，个人信息也成为一种资源。商家、银行等部门会根据自己的需要对相关的客户群体进行信息采集。如银行对其客户进行信息登记，然后建立信息表，为后续的理财或者贷款等业务提供参考。众多商家也会根据自身的需要，建立客户的信息库，对其潜在客户及时发布其产品信息。针对不同的需要，各个商家或企业会建立不同的客户信息表，来登记客户的信息，面对庞大的客户群，如何有针对性的提取所需的客户信息尤为重要。

如各个银行都会有针对客户信用建立的个人信息采集卡，如图1所示，给出了一个常用的个人信用评分卡，在所述评分卡中，设置了不同的指标，如学历、年收入等，并对其进行了分档，针对各个分档设置分值。如学历分为三档：本科以下、本科、硕士及以上；年收入分为三档：5万以下、5-20万，20万以上。银行会使用该个人信息评分卡对各个地方的客户信息进行采集，通过量化的方式得出客户的信用度，为其理财、贷款等提供参考。但是，如果各个地方都采用该个人信用评分卡时，由于不同区域的人群信息分布不同，都采用统一的信用评分卡时存在如下问题：

首先，针对各个指标的设置的档位的高低，对于发展较好的大中城市，将学历分为上述本科以下、本科、硕士及以上，可以较好的对受教育程度进行区分，但是对于发展落后的区域，大部分人群的受教育程度并不高，本科以下人群占90％以上，这时学历的档位设置的明显偏高，大多数都达不到，如果将学历的档位设置为高中或者专科，才能更好的体现个体差别，此时，可以针对当地人群的受教育程度，将学历这个指标的档位调低，改为高中及以下、专科、本科及以上，才能更好的体现当地人群的受教育程度。

其次，有些指标设置的过于分散或者集中，比如，对于上述年收入的指标中，大中城市中绝大多数人的收入集中在5-20万，这个档位设置的太集中，应该更加细化才能更好的区分，如将5-20万档位细化为5-10万和10-20万两个档位。

由于各个地方的人群信息的分布差异很大，很难确定哪些指标的档位需要调整，如何调整，是应该降低档位标准还是应该细化。这样，当银行系统使用统一的评分卡对各个地方的用户进行统计时，各个指标的档位设置仍然保持一致的话，有些指标的档位设置的偏高或者偏低，无法发挥作用，或者是由于档位设置的太集中，导致区分性较差，这些都影响了对特定人群的数据信息的有效表示。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题在于现有技术中的数据信息卡各个指标的档位未根据特定的人群进行设置和调整，指标的档位区分性差、信息提取效率低，从而提出一种对个人信息采集卡的指标进行调整的方法。

为解决上述技术问题，本发明提供一种信息数据评分卡的指标的档位水平分析及调整方法，包括如下步骤：

(1)首先，使用待调整的信息数据评分卡对待测人群进行数据提取，建立信息数据库，然后从信息数据库中提取历史信息数据作为数据分析样本，所述数据分析样本包括各个指标的得分：x_ij(i＝0，1，2，......M；j＝0，1，2......，N)，N为指标总数，M为样本总数，x_ij为第i个样本中第j个指标的得分值，x_0j表示第j个指标的所有样本的总分值，x_i0表示第i个样本的所有指标的总分值，x₀₀表示所有样本所有指标的总分值；X_j表示第j个指标，当j＝0时，表示总分，所述数据分析样本大于500个；

(2)进行档位水平分析，过程如下：

A1：计算各个指标的均值mean_X_j，即

mean_Xj=1M×Σi=1i=Mxij;]]>