1、数据收集和准备：收集与申请人相关的数据，这些数据可能包括个人身份信息、财务状况、历史信用记录等 。然后对数据进行清洗、整理和准备 。
2、变量选择：在准备好的数据中 ， 选择与信用风险相关的变量，如年龄、收入、债务水平等 。这些变量应具有统计和业务意义 ， 以预测借款人的信用风险 。
3、样本划分：将数据集划分为训练集和测试集 。通常，约百分之70-80的数据用于模型开发和训练，剩余的数据用于评估模型的性能 。
【银行评分卡系统采用什么方法】
4、模型开发：使用训练集的数据，应用逻辑回归等统计模型来建立评分卡模型 。逻辑回归模型可以根据借款人的属性和历史数据，预测其违约概率 。
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