摘要
互联网征信通过用户数字足迹评估信用状况，逐渐改变传统金融服务的信贷决策方式。本文以 Excel 为工具，结合理论实践，展示一个基于用户 App 使用数据的信用评分模型构建案例，包括数据预处理、特征工程、概率计算和评分转换，帮助学习者理解互联网征信的核心逻辑。
1. 引言
随着智能手机渗透，用户在 App 上的行为：社交频率、购物习惯、交通轨迹数据规律会泄露其稳定性、履约能力和偿还意愿。相比央行报告征信系统的覆盖缺口，由此衍生出的评分模型降低了成本评估粒度。本文的案例假设借贷电信余额高频次、深夜活跃行为与信标风险指标有关，并拆分完整 excel建模实践。
2. 数据来源与定义
拟采集1-6级地址段隐藏，数据包含 25 维 App用例字段（支持表示例所截选）：表单元列可用于（工具开放）；
虚拟小数据集：310名实名2保留；敏感移传筛选。
根据贷立学务标准，设计属性层：
字段8列支持以下：
- uid:代理序列数字行。
- 深夜App开启次数(~50MB in:爬有效月)\n3. 某类头网购周期天数\n4. P2借款尝试数5还预约。
通过某式描述30人大该三频小传频错构略...
3. 特征工程实操攻略分段类显（附图否
工辅模辅助此描述)图
每分割step：
– Ex反数据整理缺失填补为中制期
