数据驱动评分卡与专家卡如何结合？

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通过数据驱动统计建模发现只有几个变量符合业务要求，预测能力较好，因此需要加入几个变量，这几个变量的各水平分数是专家经验赋予的，那么我的问题是：统计建模所开发的卡(只有几个变量)通过数据中的评分坏账率分析可以得到一个Cutoff值，那么这个Cutoff值与专家卡该如何结合，最终整个评分卡的Cutoff值又该如何确定？希望遇到过此类问题的前辈们可以给我一些指点！非常感谢！

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关键词：评分卡 cutoff 统计建模 非常感谢 我的问题 如何

很好的问题，正常情况下模型应该涵盖专家的经验

爱萌 发表于 2013-8-28 13:01
很好的问题，正常情况下模型应该涵盖专家的经验

谢谢版主的支持！其实在做统计模型时也包含了专家的经验，例如在数据准备阶段应从数据集市或者数据仓库中提取哪些变量，变量各个水平的分数在业务上是否讲得通等。有些项目数据质量确实不好，不得不通过专家经验添加变量来生成完整的评分卡。对模型进行评估以及跟业务人员沟通之后，很容易确定统计模型所生成卡的Cutoff值，但是加入专家变量生成的最终评分卡的Cutoff值不知有什么好的方法来确定。

要沉了，我要顶~高手快来啊~

看来专家法在当前国内银行的事务决策中还是最终的解决

模型出来，应该是可以包含专家法的属性。不然很可能在变量选择中出问题了，可以找一个试点的东西测试下实际效果

同一个专家能跟所有案子吗，专家这种评估，具有不可持续性

你好，我想问问你这个专家经验专家分数你怎么确定是专家，怎么确定这个分数是准确的呢？

目前在用的大多是专家模型，数据驱动最后还是要往专家模型方向靠。而且上层觉得，一个模型做的好不好，专家一眼就能看出来，所以说，如果挖出来的东西不是业务专家所认可的，那么对他们而言，是完全没有价值的。

这应该是属于混合评分卡吧