1. 求问关于信用卡账单的数据 如何看懂 附图 谢谢
求问关于信用卡账单的数据 如何看懂 附图 谢谢
您好，您人民币账单金额是负数，表示您向信用卡多存的金额。多存金额可以抵扣您信用卡下期账单金额。
每期账单中，所记录信用卡交易的截止日称作"账单日"。到期还款日一般在账单日后的第18天左右（以账单所示为准）。到期还款日后3个自然日为还款宽限期。
不同持卡人的账单日可能互不相同，比如：账单日为每月25日，则每期账单记录的是上月26日至本月25日的所有入账交易，对应的最后还款日是次月13日。25日当天的消费，一般26日才入账，则计入下期账单。
已出账单和未出账单的区别：
举例：若账单日为每月5日，已出账单记录的是上月5日至本月4日（含4日）的交易，本月5日（含5日）以后的交易归属未出账单，还款先还已出账单、再还未出账单，期间只要账户额度足够，卡片状态正常，可继续使用信用卡。
可用额度是您信用卡可消费透支的总额度。
可取现额度是信用卡可以取款的额度，信用卡取现会收取相关费用。
若您仍有疑问，您可以添加“QQ”或“微信”体验“微客服”平台功能，或者请您通过电话人工服务咨询。
方法一：在QQ企业好友中搜索“4008205555”并添加“招行信用卡中心”为好友；或者在微信中搜号码“cmb4008205555”并关注招行信用卡中心即可。
方法二：麻烦请拨打信用卡客服热线8008205555(限固定电话拨打)或4008205555，持卡客户请直接输入证件号码及查询密码再选“9”进入人工服务，未持卡客户请选3#进入人工。
信用卡数据优化是什么套路
数据优化，指我们在使用信用卡时产生的所有的动向，在提交到银行端口时，会以数据的形式展现出来。优化是指针对我们信用卡个当前使用产生的问题进行改变时，提交到银行的这些数据，符合银行的基本风控标准或者是达到更高。符合银行对这种高端优质用户的数据平台标准
为什么说信用卡害了很多年轻人，就是因为借了钱需要还吗？
信用卡确实害了很多年轻人，但并非是因为借了钱要还，而且信用卡借钱太容易，让年轻人越借越多，让年轻人背上高额债务，让很多年纪轻轻就背上高额债务，从而过上债务缠身的日子。
2020年全国信用卡发行总量数据
近十年时间我国信用卡的发行数量突飞猛进的，信用卡的发行数量暴增，从而说明办理信贷的人越来越多，透支消费的人越来越多。
如上图，这是截止2020年全国各大银行信用卡发行数量，从2011年全国信用卡发行数量为2.85亿张，预计2020年全国信用卡发行总量为8.97亿张。
我国按14亿人计算，2020年平均每年有0.64张信用卡，同比2018年人均信用卡0.47张，2年时间人均信用卡大幅增加。
全民负债时代的数据
根据《2019年中国年轻人负债情况报告》显示，这份报告主要调查的年龄是在19岁～29岁之间，在这年轻一代的人负债累累。
如上图，从这份数据看出，当前2020年的年轻人的负债率已经高达86.6%，现在年轻人只有13.4%没有进行负债。
从这里说明年轻人的负债率特别高，“十个人九个负”并非是虚的，而是真真实实的数据。其中负债的人，大部分人都是各种信贷，其中信用卡占比最高。
信用卡害了多少年轻人？
上面已经进行了解了我国最新信用卡发行总量和当前年轻人的负债率情况，从这两组数据可以得出两个结论：
1.使用信用卡的年轻人越来越多
2.年轻人的负债率越来越高
要知道信用卡害了这么多年轻人，并非完全怪信用卡，我认为主要原因还是怪年轻人自己，养成了透资生活的习惯。
信用卡害人也是有原因的，主要有以下三大原因：
其一信用卡借钱太容易
其二信用卡借款利息太高
其三信用卡借款额度升得太快
当然年轻人被信用卡害惨了，年轻人负主要责任，主要有以下几个方面：
其一年轻人养成了提前消费的习惯
其二年轻人不愿意上班，失去收入
其三年轻人只想借钱不想还钱
所以信用卡和年轻人都有很多不足的地方，这样一拍即合，信用卡确实害了很多年轻人，不知道有多少人躺在了信用卡的债务中无法自拔。
总结分析
信用卡害了年轻人，尽管如此，年轻人依旧爱上了信用卡，年轻人养活了信用卡，最终养肥了银行。
所以在在此奉劝大家一句，最好远离信用卡，远离透支消费；另外要明白信用卡是救急不救穷的，越用信用卡只会越穷。
数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例
数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例
信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。国外信用卡发卡机构已经广泛应用数据挖掘技术促进信用卡业务的发展，实现全面的绩效管理。我国自1985年发行第一张信用卡以来，信用卡业务得到了长足的发展，积累了巨量的数据，数据挖掘在信用卡业务中的重要性日益显现。
一、数据挖掘技术在信用卡业务中的应用数据挖掘技术在信用卡业务中的应用主要有分析型客户关系管理、风险管理和运营管理。
1.分析型CRM
分析型CRM应用包括市场细分、客户获取、交叉销售和客户流失。信用卡分析人员搜集和处理大量数据，对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，分析某个客户群体的特性、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定产品的主动营销。这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而能为银行带来更多的利润。对客户采用何种营销方式是根据响应模型预测得出的客户购买概率做出的，对响应概率高的客户采用更为主动、人性化的营销方式，如电话营销、上门营销；对响应概率较低的客户可选用成本较低的电子邮件和信件营销方式。除获取新客户外，维护已有优质客户的忠诚度也很重要，因为留住一个原有客户的成本要远远低于开发一个新客户的成本。在客户关系管理中，通过数据挖掘技术，找到流失客户的特征，并发现其流失规律，就可以在那些具有相似特征的持卡人还未流失之前，对其进行有针对性的弥补，使得优质客户能为银行持续创造价值。
2.风险管理
数据挖掘在信用卡业务中的另一个重要应用就是风险管理。在风险管理中运用数据挖掘技术可建立各类信用评分模型。模型类型主要有三种：申请信用卡评分卡、行为信用评分卡和催收信用评分卡，分别为信用卡业务提供事前、事中、和事后的信用风险控制。
申请评分模型专门用于对新申请客户的信用评估，它应用于信用卡征信审核阶段，通过申请人填写的有关个人信息，即可有效、快速地辨别和划分客户质量，决定是否审批通过并对审批通过的申请人核定初始信用额度，帮助发卡行从源头上控制风险。申请评分模型不依赖于人们的主观判断或经验，有利于发卡行推行统一规范的授信政策。行为评分模型是针对已有持卡人，通过对持卡客户的行为进行监控和预测，从而评估持卡客户的信用风险，并根据模型结果，智能化地决定是否调整客户信用额度，在授权时决定是否授权通过，到期换卡时是否进行续卡操作，对可能出现的使其提前进行预警。催收评分模型是申请评分模型和行为评分模型的补充，是在持卡人产生了逾期或坏账的情况下建立的。催收评分卡被用于预测和评估对某一笔坏账所采取措施的有效性，诸如客户对警告信件反应的可能性。这样，发卡行就可以根据模型的预测，对不同程度的逾期客户采取相应措施进行处理。以上三种评分模型在建立时，所利用的数据主要是人口统计学数据和行为数据。人口统计学数据包括年龄、性别、婚姻状况、教育背景、家庭成员特点、住房情况、职业、职称、收入状况等。行为数据包括持卡人在过去使用信用卡的表现信息，如使用频率、金额、还款情况等。由此可见，数据挖掘技术的使用，可以使银行有效地建立起事前、事中到事后的信用风险控制体系。
3.运营管理
虽然数据挖掘在信用卡运营管理领域的应用不是最重要的，但它已为国外多家发卡公司在提高生产效率、优化流程、预测资金和服务需求、提供服务次序等问题的分析上取得了较大成绩。
二、常用的数据挖掘方法
上述数据挖掘技术在信用卡领域的应用中，有很多工具可用于开发预测和描述模型。有些用统计方法，如线性回归和逻辑回归；有些有非统计或混合方法，如神经网络、遗传算法、决策树及回归树。这里仅讨论几种常见的典型方法。
1.线性回归
简单线性回归分析是量化两个连续变量之间关系的一种统计技术。这两个变量分别是因变量(预测变量)。使用这一方法，可以发现一条穿过数据的线，线上的点使对应数据点的方差最小。为市场营销、风险和客户关系管理建立模型时，通常有多个自变量，用多个独立自变量来预测一个连续变量称为多元线性回归，用线性回归方法建立的模型通常具有鲁棒性。
2.逻辑回归
逻辑回归是使用最广泛的建模技术，与线性回归很相似。两者的主要区别在于逻辑回归的因变量(想预测变量)不是连续的，而是离散的或者类型变量。如申请评分模型可运用逻辑回归方法，选取关键变量确定回归系数。以申请者的关键变量x1,x2,…xm为自变量，以y=[1 申请者是坏客户；0 申请者是好客户，为因变量，则对于二分类因变量，一般假设客户变坏的概率为 p(y=1)=eβ0 β1×1 … βmxm/1 eβ0 β1×1 … βmxm式中，β0，β1…，βm是常数，即1n(p/1-p)=β0 β1×1 … βmxm
3.神经网络
神经网络处理和回归处理大不相同，它不依照任何概率分布，而是模仿人脑功能，可以认为它是从每一次经验中提取并学习信息。神经网络系统由一系列类似于人脑神经元一样的节点组成，这些节点通过网络彼此互连。如果有数据输入，它们便可以进行确定数据模式的工作。神经网络由相互连接的输入层、中间层(或隐藏层)、输出层组成。中间层由多个节点组成，完成大部分网络工作。输出层输出数据分析的执行结果。
4.遗传算法
与神经元网络类似，遗传算法也不遵循任何概率分布，是源自“适者生存”的进化过程。它首先将问题的可能解按某种形式进行编码，编码后的解称为染色体。随机选取n个染色体作为初始种群，再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值，性能较好的染色体有较高的适应值。选择适应值较高的染色体进行，并通过遗传算子产生一群新的更适应环境的染色体，形成新的种群，直至最后收敛到一个最适应环境的个体，得到问题的最优化解。
5.决策树
决策树的目标是逐步将数据分类到不同的组或分支中，在因变量的值上建立最强划分。由于分类规则比较直观，所以易于理解。图1为客户响应的决策树，从中很容易识别出响应率最高的组。
三、实例分析
以下以逻辑回归方法建立信用卡申请评分模型为例，说明数据挖掘技术在信用卡业务中的应用。申请评分模型设计可分为7个基本步骤。
1.定义好客户和坏客户的标准
好客户和坏客户的标准根据适合管理的需要定义。按照国外的经验，建立一个预测客户好坏的风险模型所需的好、坏样本至少各要有1000个左右。为了规避风险，同时考虑到信用卡市场初期，银行的效益来源主要是销售商的佣金、信用卡利息、手续费收入和资金的运作利差。因此，一般银行把降低客户的逾期率作为一个主要的管理目标。比如，将坏客户定义为出现过逾期60天以上的客户；将坏客户定义为出现过逾期60天以上的客户；将好客户定义为没有30天以上逾期且当前没有逾期的客户。
一般来讲，在同一样本空间内，好客户的数量要远远大于坏客户的数量。为了保证模型具有较高的识别坏客户的能力，取好、坏客户样本数比率为1：1。
2.确定样本空间
样本空间的确定要考虑样本是否具有代表性。一个客户是好客户，表明持卡人在一段观察期内用卡表现良好；而一个客户只要出现过“坏”的记录，就把他认定为坏客户。所以，一般好客户的观察期要比坏客户长一些、好、坏客户可以选择在不同的时间段，即不同的样本空间内。比如，好客户的样本空间为2003年11月-2003年12月的申请人，坏客户的样本空间为2003年11月-2004年5月的申请人，这样既能保证好客户的表现期较长，又能保证有足够数量的坏客户样本。当然，抽样的好、坏客户都应具有代表性。
3.数据来源
在美国，有统一的信用局对个人信用进行评分，通常被称为“FICO评分”。美国的银行、信用卡公司和金融机构在对客户进行信用风险分析时，可以利用信用局对个人的数据报告。在我国，由于征信系统还不完善，建模数据主要来自申请表。随着我国全国性征信系统的逐步完善，未来建模的一部分数据可以从征信机构收集到。
4.数据整理
大量取样的数据要真正最后进入模型，必须经过数据整理。在数据处理时应注意检查数据的逻辑性、区分“数据缺失”和“0”、根据逻辑推断某些值、寻找反常数据、评估是否真实。可以通过求最小值、最大值和平均值的方法，初步验证抽样数据是否随机、是否具有代表性。
5.变量选择
变量选择要同时具有数学统计的正确性和信用卡实际业务的解释力。Logistic回归方法是尽可能准确找到能够预测因变量的自变量，并给予各自变量一定权重。若自变量数量太少，拟合的效果不好，不能很好地预测因变量的情况；若自变量太多，会形成过分拟合，预测因变量的效果同样不好。所以应减少一些自变量，如用虚拟变量表示不能量化的变量、用单变量和决策树分析筛选变量。与因变量相关性差不多的自变量可以归为一类，如地区对客户变坏概率的影响，假设广东和福建两省对坏客户的相关性分别为-0.381和-0.380，可将这两个地区归为一类，另外，可以根据申请表上的信息构造一些自变量，比如结合申请表上“婚姻状况”和“抚养子女”，根据经验和常识结合这两个字段，构造新变量“已婚有子女”，进入模型分析这个变量是不真正具有统计预测性。
6.模型建立
借助SAS9软件，用逐步回归法对变量进行筛选。这里设计了一种算法，分为6个步骤。
步骤1：求得多变量相关矩阵(若是虚拟变量，则＞0.5属于比较相关；若是一般变量，则＞0.7-0.8属于比较相关)。
步骤2：旋转主成分分析(一般变量要求＞0.8属于比较相关；虚拟变量要求＞0.6-0.7属于比较相关)。
步骤3：在第一主成分和第二主成分分别找出15个变量，共30个变量。
步骤4：计算所有30个变量对好/坏的相关性，找出相关性大的变量加入步骤3得出的变量。
步骤5：计算VIF。若VIF数值比较大，查看步骤1中的相关矩阵，并分别分析这两个变量对模型的作用，剔除相关性较小的一个。
步骤6：循环步骤4和步骤5，直到找到所有变量，且达到多变量相关矩阵相关性很而单个变量对模型贡献作用大。
7.模型验证
在收集数据时，把所有整理好的数据分为用于建立模型的建模样本和用于模型验证的对照样本。对照样本用于对模型总体预测性、稳定性进行验证。申请评分模型的模型检验指标包括K-S值、ROC、AR等指标。虽然受到数据不干净等客观因素的影响，本例申请评分模型的K-S值已经超过0.4，达到了可以使用的水平。
四、数据挖掘在国内信用卡市场的发展前景
在国外，信用卡业务信息化程度较高，数据库中保留了大量的数量资源，运用数据技术建立的各类模型在信用卡业务中的实施非常成功。目前国内信用卡发卡银行首先利用数据挖掘建立申请评分模型，作为在信用卡业务中应用的第一步，不少发卡银行已经用自己的历史数据建立了客户化的申请评分模型。总体而言，数据挖掘在我国信用卡业务中的应用处于数据质量问题，难于构建业务模型。
随着国内各家发卡银行已经建立或着手建立数据仓库，将不同操作源的数据存放到一个集中的环境中，并且进行适当的清洗和转换。这为数据挖掘提供了一个很好的操作平台，将给数据挖掘带来各种便利和功能。人民银行的个人征信系统也已上线，在全国范围内形成了个人信用数据的集中。在内部环境和外部环境不断改善的基础上，数据挖掘技术在信用卡业务中将具有越来越广阔的应用前景。
关于信用卡数据优化图和信用卡 数据分析 网课的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？
2. 商务数据分析及应用目录
此商务数据分析及应用目录旨在提供对关键分析方法及其应用的深入理解。章节内容覆盖了线性回归、方差分析、逻辑回归、定序回归、泊松回归和生存数据回归。各章节都从背景介绍开始，随后是案例介绍，帮助读者理解分析目的与环境。
线性回归章节以移动通信网络的客户价值分析为例，通过描述分析、统计模型和估计方法，展示如何使用线性回归模型来理解客户行为和价值。多重共线性、Cook距离和SAS编程技术的介绍为读者提供了实施模型的实用工具。
方差分析章节选取北京市商品房定价为例，详细介绍了单因素和双因素模型，以及如何通过假设检验来理解价格波动。SAS编程的运用帮助读者掌握数据分析过程。
逻辑回归章节以上市企业特别处理ST为例，强调了统计模型在预测评估中的应用。通过逻辑回归模型，读者可以学习如何预测企业的特定处理状态，SAS编程提供了实现模型的途径。
定序回归章节通过消费者偏好度研究，探讨了如何分析和预测消费者的偏好评级。统计模型的预测评估部分提供了关键分析工具，帮助读者理解消费者决策过程。
泊松回归章节以付费搜索广告为例，关注广告效果的量化分析。通过描述分析、统计模型和预测评估，读者可以学习如何优化广告投放策略，SAS编程提供了实现模型的指导。
生存数据回归章节通过员工离职管理案例，展示了如何分析员工保留和离职时间的影响因素。加速失效模型和Cox模型的介绍，以及SAS编程的运用，帮助读者在人力资源管理中应用分析方法。
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