1. 求問關於信用卡賬單的數據 如何看懂 附圖 謝謝
求問關於信用卡賬單的數據 如何看懂 附圖 謝謝
您好，您人民幣賬單金額是負數，表示您向信用卡多存的金額。多存金額可以抵扣您信用卡下期賬單金額。
每期賬單中，所記錄信用卡交易的截止日稱作"賬單日"。到期還款日一般在賬單日後的第18天左右（以賬單所示為准）。到期還款日後3個自然日為還款寬限期。
不同持卡人的賬單日可能互不相同，比如：賬單日為每月25日，則每期賬單記錄的是上月26日至本月25日的所有入賬交易，對應的最後還款日是次月13日。25日當天的消費，一般26日才入賬，則計入下期賬單。
已出賬單和未出賬單的區別：
舉例：若賬單日為每月5日，已出賬單記錄的是上月5日至本月4日（含4日）的交易，本月5日（含5日）以後的交易歸屬未出賬單，還款先還已出賬單、再還未出賬單，期間只要賬戶額度足夠，卡片狀態正常，可繼續使用信用卡。
可用額度是您信用卡可消費透支的總額度。
可取現額度是信用卡可以取款的額度，信用卡取現會收取相關費用。
若您仍有疑問，您可以添加「QQ」或「微信」體驗「微客服」平台功能，或者請您通過電話人工服務咨詢。
方法一：在QQ企業好友中搜索「4008205555」並添加「招行信用卡中心」為好友；或者在微信中搜號碼「cmb4008205555」並關注招行信用卡中心即可。
方法二：麻煩請撥打信用卡客服熱線8008205555(限固定電話撥打)或4008205555，持卡客戶請直接輸入證件號碼及查詢密碼再選「9」進入人工服務，未持卡客戶請選3#進入人工。
信用卡數據優化是什麼套路
數據優化，指我們在使用信用卡時產生的所有的動向，在提交到銀行埠時，會以數據的形式展現出來。優化是指針對我們信用卡個當前使用產生的問題進行改變時，提交到銀行的這些數據，符合銀行的基本風控標准或者是達到更高。符合銀行對這種高端優質用戶的數據平台標准
為什麼說信用卡害了很多年輕人，就是因為借了錢需要還嗎？
信用卡確實害了很多年輕人，但並非是因為借了錢要還，而且信用卡借錢太容易，讓年輕人越借越多，讓年輕人背上高額債務，讓很多年紀輕輕就背上高額債務，從而過上債務纏身的日子。
2020年全國信用卡發行總量數據
近十年時間我國信用卡的發行數量突飛猛進的，信用卡的發行數量暴增，從而說明辦理信貸的人越來越多，透支消費的人越來越多。
如上圖，這是截止2020年全國各大銀行信用卡發行數量，從2011年全國信用卡發行數量為2.85億張，預計2020年全國信用卡發行總量為8.97億張。
我國按14億人計算，2020年平均每年有0.64張信用卡，同比2018年人均信用卡0.47張，2年時間人均信用卡大幅增加。
全民負債時代的數據
根據《2019年中國年輕人負債情況報告》顯示，這份報告主要調查的年齡是在19歲～29歲之間，在這年輕一代的人負債累累。
如上圖，從這份數據看出，當前2020年的年輕人的負債率已經高達86.6%，現在年輕人只有13.4%沒有進行負債。
從這里說明年輕人的負債率特別高，「十個人九個負」並非是虛的，而是真真實實的數據。其中負債的人，大部分人都是各種信貸，其中信用卡佔比最高。
信用卡害了多少年輕人？
上面已經進行了解了我國最新信用卡發行總量和當前年輕人的負債率情況，從這兩組數據可以得出兩個結論：
1.使用信用卡的年輕人越來越多
2.年輕人的負債率越來越高
要知道信用卡害了這么多年輕人，並非完全怪信用卡，我認為主要原因還是怪年輕人自己，養成了透資生活的習慣。
信用卡害人也是有原因的，主要有以下三大原因：
其一信用卡借錢太容易
其二信用卡借款利息太高
其三信用卡借款額度升得太快
當然年輕人被信用卡害慘了，年輕人負主要責任，主要有以下幾個方面：
其一年輕人養成了提前消費的習慣
其二年輕人不願意上班，失去收入
其三年輕人只想借錢不想還錢
所以信用卡和年輕人都有很多不足的地方，這樣一拍即合，信用卡確實害了很多年輕人，不知道有多少人躺在了信用卡的債務中無法自拔。
總結分析
信用卡害了年輕人，盡管如此，年輕人依舊愛上了信用卡，年輕人養活了信用卡，最終養肥了銀行。
所以在在此奉勸大家一句，最好遠離信用卡，遠離透支消費；另外要明白信用卡是救急不救窮的，越用信用卡只會越窮。
數據挖掘技術在信用卡業務中的應用案例
數據挖掘技術在信用卡業務中的應用案例
信用卡業務具有透支筆數巨大、單筆金額小的特點，這使得數據挖掘技術在信用卡業務中的應用成為必然。國外信用卡發卡機構已經廣泛應用數據挖掘技術促進信用卡業務的發展，實現全面的績效管理。我國自1985年發行第一張信用卡以來，信用卡業務得到了長足的發展，積累了巨量的數據，數據挖掘在信用卡業務中的重要性日益顯現。
一、數據挖掘技術在信用卡業務中的應用數據挖掘技術在信用卡業務中的應用主要有分析型客戶關系管理、風險管理和運營管理。
1.分析型CRM
分析型CRM應用包括市場細分、客戶獲取、交叉銷售和客戶流失。信用卡分析人員搜集和處理大量數據，對這些數據進行分析，發現其數據模式及特徵，分析某個客戶群體的特性、消費習慣、消費傾向和消費需求，進而推斷出相應消費群體下一步的消費行為，然後以此為基礎，對所識別出來的消費群體進行特定產品的主動營銷。這與傳統的不區分消費者對象特徵的大規模營銷手段相比，大大節省了營銷成本，提高了營銷效果，從而能為銀行帶來更多的利潤。對客戶採用何種營銷方式是根據響應模型預測得出的客戶購買概率做出的，對響應概率高的客戶採用更為主動、人性化的營銷方式，如電話營銷、上門營銷；對響應概率較低的客戶可選用成本較低的電子郵件和信件營銷方式。除獲取新客戶外，維護已有優質客戶的忠誠度也很重要，因為留住一個原有客戶的成本要遠遠低於開發一個新客戶的成本。在客戶關系管理中，通過數據挖掘技術，找到流失客戶的特徵，並發現其流失規律，就可以在那些具有相似特徵的持卡人還未流失之前，對其進行有針對性的彌補，使得優質客戶能為銀行持續創造價值。
2.風險管理
數據挖掘在信用卡業務中的另一個重要應用就是風險管理。在風險管理中運用數據挖掘技術可建立各類信用評分模型。模型類型主要有三種：申請信用卡評分卡、行為信用評分卡和催收信用評分卡，分別為信用卡業務提供事前、事中、和事後的信用風險控制。
申請評分模型專門用於對新申請客戶的信用評估，它應用於信用卡徵信審核階段，通過申請人填寫的有關個人信息，即可有效、快速地辨別和劃分客戶質量，決定是否審批通過並對審批通過的申請人核定初始信用額度，幫助發卡行從源頭上控制風險。申請評分模型不依賴於人們的主觀判斷或經驗，有利於發卡行推行統一規范的授信政策。行為評分模型是針對已有持卡人，通過對持卡客戶的行為進行監控和預測，從而評估持卡客戶的信用風險，並根據模型結果，智能化地決定是否調整客戶信用額度，在授權時決定是否授權通過，到期換卡時是否進行續卡操作，對可能出現的使其提前進行預警。催收評分模型是申請評分模型和行為評分模型的補充，是在持卡人產生了逾期或壞賬的情況下建立的。催收評分卡被用於預測和評估對某一筆壞賬所採取措施的有效性，諸如客戶對警告信件反應的可能性。這樣，發卡行就可以根據模型的預測，對不同程度的逾期客戶採取相應措施進行處理。以上三種評分模型在建立時，所利用的數據主要是人口統計學數據和行為數據。人口統計學數據包括年齡、性別、婚姻狀況、教育背景、家庭成員特點、住房情況、職業、職稱、收入狀況等。行為數據包括持卡人在過去使用信用卡的表現信息，如使用頻率、金額、還款情況等。由此可見，數據挖掘技術的使用，可以使銀行有效地建立起事前、事中到事後的信用風險控制體系。
3.運營管理
雖然數據挖掘在信用卡運營管理領域的應用不是最重要的，但它已為國外多家發卡公司在提高生產效率、優化流程、預測資金和服務需求、提供服務次序等問題的分析上取得了較大成績。
二、常用的數據挖掘方法
上述數據挖掘技術在信用卡領域的應用中，有很多工具可用於開發預測和描述模型。有些用統計方法，如線性回歸和邏輯回歸；有些有非統計或混合方法，如神經網路、遺傳演算法、決策樹及回歸樹。這里僅討論幾種常見的典型方法。
1.線性回歸
簡單線性回歸分析是量化兩個連續變數之間關系的一種統計技術。這兩個變數分別是因變數(預測變數)。使用這一方法，可以發現一條穿過數據的線，線上的點使對應數據點的方差最小。為市場營銷、風險和客戶關系管理建立模型時，通常有多個自變數，用多個獨立自變數來預測一個連續變數稱為多元線性回歸，用線性回歸方法建立的模型通常具有魯棒性。
2.邏輯回歸
邏輯回歸是使用最廣泛的建模技術，與線性回歸很相似。兩者的主要區別在於邏輯回歸的因變數(想預測變數)不是連續的，而是離散的或者類型變數。如申請評分模型可運用邏輯回歸方法，選取關鍵變數確定回歸系數。以申請者的關鍵變數x1,x2,…xm為自變數，以y=[1 申請者是壞客戶；0 申請者是好客戶，為因變數，則對於二分類因變數，一般假設客戶變壞的概率為 p(y=1)=eβ0 β1×1 … βmxm/1 eβ0 β1×1 … βmxm式中，β0，β1…，βm是常數，即1n(p/1-p)=β0 β1×1 … βmxm
3.神經網路
神經網路處理和回歸處理大不相同，它不依照任何概率分布，而是模仿人腦功能，可以認為它是從每一次經驗中提取並學習信息。神經網路系統由一系列類似於人腦神經元一樣的節點組成，這些節點通過網路彼此互連。如果有數據輸入，它們便可以進行確定數據模式的工作。神經網路由相互連接的輸入層、中間層(或隱藏層)、輸出層組成。中間層由多個節點組成，完成大部分網路工作。輸出層輸出數據分析的執行結果。
4.遺傳演算法
與神經元網路類似，遺傳演算法也不遵循任何概率分布，是源自「適者生存」的進化過程。它首先將問題的可能解按某種形式進行編碼，編碼後的解稱為染色體。隨機選取n個染色體作為初始種群，再根據預定的評價函數對每個染色體計算適應值，性能較好的染色體有較高的適應值。選擇適應值較高的染色體進行，並通過遺傳運算元產生一群新的更適應環境的染色體，形成新的種群，直至最後收斂到一個最適應環境的個體，得到問題的最優化解。
5.決策樹
決策樹的目標是逐步將數據分類到不同的組或分支中，在因變數的值上建立最強劃分。由於分類規則比較直觀，所以易於理解。圖1為客戶響應的決策樹，從中很容易識別出響應率最高的組。
三、實例分析
以下以邏輯回歸方法建立信用卡申請評分模型為例，說明數據挖掘技術在信用卡業務中的應用。申請評分模型設計可分為7個基本步驟。
1.定義好客戶和壞客戶的標准
好客戶和壞客戶的標准根據適合管理的需要定義。按照國外的經驗，建立一個預測客戶好壞的風險模型所需的好、壞樣本至少各要有1000個左右。為了規避風險，同時考慮到信用卡市場初期，銀行的效益來源主要是銷售商的傭金、信用卡利息、手續費收入和資金的運作利差。因此，一般銀行把降低客戶的逾期率作為一個主要的管理目標。比如，將壞客戶定義為出現過逾期60天以上的客戶；將壞客戶定義為出現過逾期60天以上的客戶；將好客戶定義為沒有30天以上逾期且當前沒有逾期的客戶。
一般來講，在同一樣本空間內，好客戶的數量要遠遠大於壞客戶的數量。為了保證模型具有較高的識別壞客戶的能力，取好、壞客戶樣本數比率為1：1。
2.確定樣本空間
樣本空間的確定要考慮樣本是否具有代表性。一個客戶是好客戶，表明持卡人在一段觀察期內用卡表現良好；而一個客戶只要出現過「壞」的記錄，就把他認定為壞客戶。所以，一般好客戶的觀察期要比壞客戶長一些、好、壞客戶可以選擇在不同的時間段，即不同的樣本空間內。比如，好客戶的樣本空間為2003年11月-2003年12月的申請人，壞客戶的樣本空間為2003年11月-2004年5月的申請人，這樣既能保證好客戶的表現期較長，又能保證有足夠數量的壞客戶樣本。當然，抽樣的好、壞客戶都應具有代表性。
3.數據來源
在美國，有統一的信用局對個人信用進行評分，通常被稱為「FICO評分」。美國的銀行、信用卡公司和金融機構在對客戶進行信用風險分析時，可以利用信用局對個人的數據報告。在我國，由於徵信系統還不完善，建模數據主要來自申請表。隨著我國全國性徵信系統的逐步完善，未來建模的一部分數據可以從徵信機構收集到。
4.數據整理
大量取樣的數據要真正最後進入模型，必須經過數據整理。在數據處理時應注意檢查數據的邏輯性、區分「數據缺失」和「0」、根據邏輯推斷某些值、尋找反常數據、評估是否真實。可以通過求最小值、最大值和平均值的方法，初步驗證抽樣數據是否隨機、是否具有代表性。
5.變數選擇
變數選擇要同時具有數學統計的正確性和信用卡實際業務的解釋力。Logistic回歸方法是盡可能准確找到能夠預測因變數的自變數，並給予各自變數一定權重。若自變數數量太少，擬合的效果不好，不能很好地預測因變數的情況；若自變數太多，會形成過分擬合，預測因變數的效果同樣不好。所以應減少一些自變數，如用虛擬變數表示不能量化的變數、用單變數和決策樹分析篩選變數。與因變數相關性差不多的自變數可以歸為一類，如地區對客戶變壞概率的影響，假設廣東和福建兩省對壞客戶的相關性分別為-0.381和-0.380，可將這兩個地區歸為一類，另外，可以根據申請表上的信息構造一些自變數，比如結合申請表上「婚姻狀況」和「撫養子女」，根據經驗和常識結合這兩個欄位，構造新變數「已婚有子女」，進入模型分析這個變數是不真正具有統計預測性。
6.模型建立
藉助SAS9軟體，用逐步回歸法對變數進行篩選。這里設計了一種演算法，分為6個步驟。
步驟1：求得多變數相關矩陣(若是虛擬變數，則＞0.5屬於比較相關；若是一般變數，則＞0.7-0.8屬於比較相關)。
步驟2：旋轉主成分分析(一般變數要求＞0.8屬於比較相關；虛擬變數要求＞0.6-0.7屬於比較相關)。
步驟3：在第一主成分和第二主成分分別找出15個變數，共30個變數。
步驟4：計算所有30個變數對好/壞的相關性，找出相關性大的變數加入步驟3得出的變數。
步驟5：計算VIF。若VIF數值比較大，查看步驟1中的相關矩陣，並分別分析這兩個變數對模型的作用，剔除相關性較小的一個。
步驟6：循環步驟4和步驟5，直到找到所有變數，且達到多變數相關矩陣相關性很而單個變數對模型貢獻作用大。
7.模型驗證
在收集數據時，把所有整理好的數據分為用於建立模型的建模樣本和用於模型驗證的對照樣本。對照樣本用於對模型總體預測性、穩定性進行驗證。申請評分模型的模型檢驗指標包括K-S值、ROC、AR等指標。雖然受到數據不幹凈等客觀因素的影響，本例申請評分模型的K-S值已經超過0.4，達到了可以使用的水平。
四、數據挖掘在國內信用卡市場的發展前景
在國外，信用卡業務信息化程度較高，資料庫中保留了大量的數量資源，運用數據技術建立的各類模型在信用卡業務中的實施非常成功。目前國內信用卡發卡銀行首先利用數據挖掘建立申請評分模型，作為在信用卡業務中應用的第一步，不少發卡銀行已經用自己的歷史數據建立了客戶化的申請評分模型。總體而言，數據挖掘在我國信用卡業務中的應用處於數據質量問題，難於構建業務模型。
隨著國內各家發卡銀行已經建立或著手建立數據倉庫，將不同操作源的數據存放到一個集中的環境中，並且進行適當的清洗和轉換。這為數據挖掘提供了一個很好的操作平台，將給數據挖掘帶來各種便利和功能。人民銀行的個人徵信系統也已上線，在全國范圍內形成了個人信用數據的集中。在內部環境和外部環境不斷改善的基礎上，數據挖掘技術在信用卡業務中將具有越來越廣闊的應用前景。
關於信用卡數據優化圖和信用卡 數據分析 網課的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？
2. 商務數據分析及應用目錄
此商務數據分析及應用目錄旨在提供對關鍵分析方法及其應用的深入理解。章節內容覆蓋了線性回歸、方差分析、邏輯回歸、定序回歸、泊松回歸和生存數據回歸。各章節都從背景介紹開始，隨後是案例介紹，幫助讀者理解分析目的與環境。
線性回歸章節以移動通信網路的客戶價值分析為例，通過描述分析、統計模型和估計方法，展示如何使用線性回歸模型來理解客戶行為和價值。多重共線性、Cook距離和SAS編程技術的介紹為讀者提供了實施模型的實用工具。
方差分析章節選取北京市商品房定價為例，詳細介紹了單因素和雙因素模型，以及如何通過假設檢驗來理解價格波動。SAS編程的運用幫助讀者掌握數據分析過程。
邏輯回歸章節以上市企業特別處理ST為例，強調了統計模型在預測評估中的應用。通過邏輯回歸模型，讀者可以學習如何預測企業的特定處理狀態，SAS編程提供了實現模型的途徑。
定序回歸章節通過消費者偏好度研究，探討了如何分析和預測消費者的偏好評級。統計模型的預測評估部分提供了關鍵分析工具，幫助讀者理解消費者決策過程。
泊松回歸章節以付費搜索廣告為例，關注廣告效果的量化分析。通過描述分析、統計模型和預測評估，讀者可以學習如何優化廣告投放策略，SAS編程提供了實現模型的指導。
生存數據回歸章節通過員工離職管理案例，展示了如何分析員工保留和離職時間的影響因素。加速失效模型和Cox模型的介紹，以及SAS編程的運用，幫助讀者在人力資源管理中應用分析方法。
每個章節後都附有分析報告、課後習題和R程序演示，旨在鞏固理論知識、提高實踐技能並促進深入理解。此目錄為商務數據分析提供了一個全面的框架，適用於各類企業決策支持與優化。