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做信用模型之前需要做什么数据分析

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怎么做数据分析 数据分析是什么？数据分析的本质在于分析的思维，所以在分析之前要明确分析的目的和分析的思维是什么 。这个可以用5h1w来拓展自己的思路，一般都很清楚为什么数据分析；解决什么，解决什么问题；哪些角度，从哪些角度去思考解决方案，哪种方法更好，等等 。
1、商业银行 信用风险度量实证分析:商业银行 信用风险度量与风险管理 1 。文献综述信用商业银行的风险主要是指由于各种原因导致借款人违约而造成损失的可能性 。随着金融业和金融市场的不断创新和发展，金融市场的竞争日益激烈，使得国内外金融市场中信用风险的度量成为众多学者研究的重点 。信用风险计量模型包括传统计量和现代计量 。常见的度量模型如下:ZETA 模型、MDA 模型、Z-score 模型、Logit 模型、神经网络/11 。目前比较流行的有CreditMetric 模型、CreditRisk模型、KMV 模型、credit portfolio View模型、KPM- 。
2、融资租赁行业项目信审过程中,风险分析方法及 模型都有哪些?红象金融联合创始人何斌认为，在评估融资租赁项目时，各租赁公司应在评估前完成信息获取、现场考察等尽职调查工作 。评估时的风险分析方法主要分为两派:一派是偏向国外模型的-2模型评分法，即基于过去多年的行业数据 。使其模型在相当大的置信区间内可以被认为是有效的 。将项目的主要数据输入模型得到项目分数，在这个分数上加一点微调得到分析结果 。
另一派是租赁公司在研究具体租赁行业的基础上，更多的是依靠租赁公司业务人员和风控人员的个人能力和判断，俗称“专家法” 。这种方法的好处是，只要从业人员经验丰富，适应性强，具体问题具体分析，不拘泥于条条框框 。这种方法的缺点是对员工的能力和经验要求很高 。这也是为什么现在国内融资租赁行业有经验的员工很吃香，而行业内的人才还是不够 。
3、完整的 数据分析有哪些步骤? 数据分析的本质在于分析的思维，所以在分析之前，要明确分析的目的是什么，分析的思维是什么 。这个可以用5h1w来拓展自己的思路 。一般很清楚为什么这个时候数据分析；解决什么，解决什么问题；哪些角度，从哪些角度去思考解决方案，哪种方法更好，等等 。思路清晰之后，就要做好资料收集工作 。数据的来源对于数据分析也很重要 。尽量获取第一手数据，比如原始数据，除了数据库、出版的年鉴、统计网站、普查的数据 。
【做信用模型之前需要做什么数据分析】数据分析，这里需要有一个清晰的思路，选择合适的分析方法，有明确的目的去分析数据 。数据分析的结果需要以适当的图表形式显示出来，这样可以帮助我们更清楚地得到数据分析的结果，更全面地表达我们的观点 。报告的撰写主要包括以上几点，分析的目的和思路，数据来源，本数据分析的过程 ， 分析的结论和要点等 。

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