外部数据对接
2022-01-17 17:25:15 0 举报AI智能生成
外部数据对接参考。
作者其他创作
大纲/内容
<b>数据接入 </b>
<b>产品特征 </b>
核心数据源、覆盖量级、底层逻辑、更新频率、付费方式、应用场景
<b>测试方案 </b>
因产品、类别、需求，定制测试方案及设计样本
<b style=""><font color="#000000">效果评估 </font></b>
<font color="#000000"><b>合规性 </b></font>
数据获取及来源符合监管规定
<b>查得率 </b>
匹配到外部数据的样本数/总样本数
<b>准确性</b>
模型分
尾部lift表现
尾部KS表现
整体排序性
黑名单
命中率
混淆矩阵
IV值
变量类
精确率
尾部lift表现
IV值
<b>稳定性</b>
名单类：分月iv、命中率
单指标：分月尾部lift、iv
模型分：分月尾部lift、ks
<b>相关性</b>
预计接入变量之间相关性
预计接入变量与已有环节模型之间相关性
<b>增益评估</b>
预计接入数据与已有主模型评估ks、lift
<b>性价比 </b>
收费方式：调用收费、命中收费、阶梯收费、包月、打包
单笔价格：结合数据效果
<b>可解释性 </b>
特征含义与目标相关性
<b>数据监控 </b>
<b>效果监控</b>
区分度
无贷后
对比测试阶段：查得率、稳定性及通过率影响
有贷后
IV、尾部lift、ks、坏账
字段监控
缺失/分布
优先监控
进件周分位数监控、PSI监控、KS监控
选重要字段/有可能缺失字段/对决策产生显著影响字段
<b>费用监控</b>
费用监控报表账实一致
费用监控（按月、按季）
<b>供应商管理 </b>
每季度完成数据质量评估并同步商务
依据效果灵活供应商及产品置入、置换产品
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