异常值检验实战1--风控贷款年龄变量(附python代码)

 python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程)

https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share

 

结论

结论只属于教学数据，每个场景不一样，结论不一样，仅供参考

年龄45岁以上属于离群值，有欺诈嫌疑，建议不考虑放贷，可根据其他情况综合判定
1538/28720=0.535 
年龄59岁以上属于极端离群值，非常可能是欺诈，不应该考虑放贷
50/28720=0.0017409470752089136

好坏客户比例无法区分：
年龄45岁以上好客户概率
772/1538=0.5019505851755527
年龄45岁以上坏客户概率
766/1538=0.4980494148244473

excel数据

正太分布_箱形图_脱群值挖掘.py

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
正太分布_箱形图_脱群值挖掘.py
Created on Fri Mar  9 10:18:04 2018
@author: Toby QQ：231469242
Python视频集合
https://pythoner.taobao.com/

"""
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import normality_check
from scipy.stats import mode
#读取文件
FileName="年龄.xlsx"
#读取excel
df=pd.read_excel(FileName)
年龄=df['年龄']


描述性统计=年龄.describe()
样本量=描述性统计[0]
最小值=年龄.min()
最大值=年龄.max()
平均数=年龄.mean()
中位数=年龄.median()
众数=mode(年龄).mode[0]
四分之一位数=描述性统计[4]
四分之三位数=描述性统计[6]
标准差=描述性统计[2]
IQR=四分之三位数-四分之一位数
异常值上线=四分之三位数+1.5*IQR
异常值下线=四分之一位数-1.5*IQR
upper_outer_fence=四分之三位数+3*IQR
lower_outer_fence=四分之一位数-3*IQR
if lower_outer_fence<0:
        lower_outer_fence=0
#避免两端极值和商户活动降价影响
参考区间=(四分之一位数,四分之三位数)
if 样本量>3:
    正态性=normality_check.check_normality(年龄)
else:
    正态性=False
参考价格=中位数
market_price_range=(异常值下线,异常值上线)  

#绘制正太分布图
年龄.hist()
df1=pd.DataFrame(年龄)
fig,ax=plt.subplots()
a=df1.boxplot(ax=ax)
plt.savefig('pig.png')

def 异常值判断(数字):
    if 数字>异常值上线 or 数字<异常值下线:
        print("%f 是异常值"%数字)
        return True
    else:
        print("%f 不是异常值"%数字)
        return False
 
#箱型图市场价格取值范围
def Boxer_Market_price_range(异常值下线,异常值上线):
    if 异常值下线<最小值:
        异常值下线=最小值
    return (异常值下线,异常值上线)

#正态分布市场价格取值范围
market_price_range=Boxer_Market_price_range(异常值下线,异常值上线)
extreme_outlier=(lower_outer_fence,upper_outer_fence)

print("参考值:",参考价格)
print("参考区间:",参考区间) 
print("正常区间:",market_price_range)
print("超出此范围的是极端异常值区间:",extreme_outlier)
print("描述性统计:",描述性统计)
#测试1.5万是否属于正常市场价格
#异常值判断(15000)

#名称列表
list_名称=["样本量","最小值","最大值","平均数","中位数","众数","四分之一位数","四分之三位数","IQR","异常值上线","异常值下线","标准差","正态性","参考价格","参考区间","市场价格正常区间","（区间外）极端异常值"]
list_value=[样本量,最小值,最大值,平均数,中位数,众数,四分之一位数,四分之三位数,IQR,异常值上线,异常值下线,标准差,正态性,参考价格,参考区间,market_price_range,extreme_outlier]
df_save=pd.DataFrame(data=[list_value],index=[0],columns=list_名称)
df_save.to_excel("统计结果.xlsx")

　

normality_check.py

# -*- coding: utf-8 -*-
'''

normality_check.py

@author: Toby QQ：231469242
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正态性检验脚本
  
'''
  
import scipy
from scipy.stats import f
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats
# additional packages
from statsmodels.stats.diagnostic import lillifors
  
#对一列数据进行正态分布测试
def check_normality(testData):
    print("one group normality check begin:")
    #20<样本数<50用normal test算法检验正态分布性
    if 20<len(testData) <50:
       p_value= stats.normaltest(testData)[1]
       if p_value<0.05:
           print("use normaltest")
           print("p value:",p_value)
           print ("data are not normal distributed")
           return  False
       else:
           print("use normaltest")
           print("p value:",p_value)
           print ("data are normal distributed")
           return True
      
    #样本数小于50用Shapiro-Wilk算法检验正态分布性
    if len(testData) <50:
       p_value= stats.shapiro(testData)[1]
       if p_value<0.05:
           print ("use shapiro:")
           print("p value:",p_value)
           print ("data are not normal distributed")
           return  False
       else:
           print ("use shapiro:")
           print("p value:",p_value)
           print ("data are normal distributed")
           return True
        
    if 300>=len(testData) >=50:
       p_value= lillifors(testData)[1]
       
       if p_value<0.05:
           print ("use lillifors:")
           print("p value:",p_value)
           print ("data are not normal distributed")
           return  False
       else:
           print ("use lillifors:")
           print("p value:",p_value)
           print ("data are normal distributed")
           return True
      
    if len(testData) >300:
       p_value= stats.kstest(testData,'norm')[1]
       if p_value<0.05:
           print ("use kstest:")
           print("p value:",p_value)
           print ("data are not normal distributed")
           return  False
       else:
           print ("use kstest:")
           print("p value:",p_value)
           print ("data are normal distributed")
           return True
    #测试结束
    print("-"*100)
  
#对所有样本组进行正态性检验
def NormalTest(list_groups):
    for group in list_groups:
        #正态性检验
        status=check_normality(group)
        if status==False :
            return False
              
'''
group1=[5,2,4,2.5,3,3.5,2.5,3]
group2=[1.5,2,1.5,2.5,3.3,2.3,4.2,2.5]
group3=[96,90,95,92,95,94,94,94]
list_groups=[group1,group2,group3]
list_total=group1+group2+group3
#对所有样本组进行正态性检验  
NormalTest(list_groups)
'''

　　

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