使用历史数据进行商业预测，首先我们要知道什么东西是能够被预测的，举几个例子：

1. 银行放贷款时，希望预测出当前贷款人是否可能违约？

2. 保险公司希望预测出客户的理赔风险，从而更灵活的制定保费，高风险高收费，低风险低收费

3. 银行有很多种金融产品，希望预测出哪些用户会购买哪些产品，更精准的进行销售活动

4. 工业生产中，企业希望预测设备的运行状态，减少非计划停车

5. 商场超市希望预测出产品的销量，可以精准备货，降低库存

6. 互联网金融信贷业务，希望预测出借资金的流动情况，合理管理现金流

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如果我们手头有足够多的历史数据，那么这些任务都是可能做到的。比如任务 1，我们可以从过去多年的贷款信息记录中找出某种规律，这些信息包括贷款人的收入水平、负债情况，贷款金额、期限、利率以及贷款人的工作职位、居住条件、交通习惯等等，特别地，必须有过去这笔贷款是否发生过违约的信息。这样，再碰到新的贷款客户，可以根据该客户的各项信息来匹配规律，来确定当前客户违约的可能性有多大。当然，这种预测并不能保证 100% 准确（有很多种办法来评估它的准确率），所以如果只有一例目标（比如只有一笔贷款）需要预测时，那就没有意义了。但通常，我们都会有很多例目标需要预测，这样即使不是每一例都能预测正确，但能保证一定的准确率，这仍然是很有意义的。对于贷款业务，预测出来的高风险客户未必都是真的，但准确率只要足够高，仍然能够有效的防范风险。

用历史数据做预测，一共 3 个步骤：1 准备历史数据→2 从历史数据中找出规律，我们称之为建立模型→3 用建立的模型进行预测。

1. 准备历史数据

历史数据通常是一张我们俗称的宽表。比如下图这样的 Excel 表格：通过用户的一些基本信息来预测其是否会发生违约行为

首先，宽表中一定要包括我们想预测的事情，通常称作预测目标，上图中的预测目标就是历史用户的违约行为，也就是图中 y 那一列，yes 表示违约，no 表示不违约。预测目标还可以是一个数值，比如产品的销量、售价……，或者是预测属于什么种类，比如预测产品质量是优、良、合格还是差。有时目标在原始数据里就有，可以直接使用，有时目标还需要人工标注。

除了预测目标外，这里还需要很多信息，如表中的用户年龄、工作，房产，贷款情况……，这里的每一列称为变量，也就是和贷款人将来是否违约可能会相关的信息，原则上能收集到的变量越多越好。例如预测客户是否会购买产品，可以搜集客户的行为信息，购物偏好，以及产品的特征信息，促销力度等；预测汽车保险理赔风险，需要保单数据，车辆信息、车主交通习惯以及历史理赔情况等等，如果是预测健康险还需要一些被保人的生活习惯，身体状况，就医看病的信息；预测商场超市的销售情况，需要历史的销售订单，客户信息，商品信息；预测不良产品，需要生产的工艺参数，环境，原料情况等数据。总之，收集到的相关信息越多，预测效果也会越好。

采集数据时，通常会截取某一段时期的历史数据来制作宽表，比如我们想预测 7 月份用户的违约情况，可以采集 1-6 月份的数据来建立模型。数据采集的时间范围并不是固定的，可以灵活操作，例如也可以是近 1 年或者近 3 个月等等。

准备好的宽表要保存成 csv 格式，第一行是标题，后面每一行都是一条历史记录，可以用 Excel 把数据另存为 csv 格式。

如果企业有建设好的信息系统，那可以找 IT 部门要这些数据，很多企业的 BI 系统中可以直接导出这种数据（可能格式不同，可以用 Excel 转换）。

2. 使用 YModel 建立模型

宽表准备好后，就可以用 YModel 来建立模型了。

YModel 是一款完全免费的、专门为业务人员和没有专业背景的初学者设计的建模神器，操作非常简单, 可以到 http://www.raqsoft.com.cn/download/download-ymodel 下载。

（1） 导入数据

点击“New model” 按钮，导入数据（也就是整理好的宽表），数据导入的过程中 YModel 会自动检测数据类型，并自动计算各种统计量。

在初次导入的时候有时会出现一些错误，比如文字是乱码，日期格式不对，缺失值没有识别，只需要回到导入界面配置一下格式，再导入就可以了。比如下面两张图，通过数据预览发现”shop_name”列是乱码，这和默认的字符格式不一致。因此需要修改一下字符格式的配置，文字就可以正常识别了。

（2） 配置预测目标

导入数据后，配置预测目标。称为目标变量。

（3） 建立模型

配置好目标变量，点击”Modeling” 按钮，就可以了。整个数据预处理和建模过程都是自动进行的不需要人工操作。

大概几分钟到几十分钟（有时会更短，看数据量）就能完成模型建立。界面会返回每个变量的重要度，重要度越大表示该变量越能影响预测目标。使用该功能可以帮我们做一些业务分析，比如预测目标是销量时，可以找到影响销量的一些重要因素。

模型建好后，系统会写出.pcf 后缀的模型文件，用来做预测。如果还需要保存建模过程，可点击“Save” 按钮，生成.mcf 后缀的建模文件。pcf 模型文件中只有模型没有数据，mcf 文件中含有数据和建模配置信息。

3. 使用 YModel 预测

点击 YModel 界面左上方的 Scoring”按钮，打开步骤 2 生成的 pcf 模型文件，导入要预测的数据集（这些数据还是用 csv 格式，和建模用的变量（csv 中的列）必须一样，但是没有预测目标）进行预测，比如下图两张表，区别就是一个有 y，一个没有 y。

导入后，点击界面右上方的“Scoring”按钮进行预测，完成即可得下面的界面，最左侧的一列就是预测结果，在本例中百分数表示客户违约的概率，概率越大的客户违约的风险越高。我们可以按超过预测的违约概率超过某个阈值就认为高风险客户（具体用什么阈值，要根据业务经验来定，缺乏经验时也可以先简单粗暴地用 50% 来算）。

这个结果还可以导出成 csv，xls 等多种格式的结果文件。

到这一步，我们的预测就完成了，整个过程可以说是非常简单。

4. 模型表现

前面说了，预测不可能 100% 准确，但总得有个准确度吧，我们怎么知道呢？

在第 2 步模型建好以后，点击“Model Performance”按钮，可以看到关于这个模型的一些信息，称为模型表现，如下图。

我们通常看这个叫 AUC 的指标，取值范围为（0.5-1），原则上越大越好，表示这个模型越准确。比如这个模型的 AUC 是 0.89，算是不错的模型，用这个模型去做预测的可信度是很好的。不过，这个 0.89 并不是指准确度是 89%（具体的预测准确度和前面说的那个阈值有关，在确定阈值之前是没法算出来的），AUC 的具体含义比较复杂，感兴趣的同学可以去参考数据挖掘的书籍（ 这有一个浅显易懂的免费电子书http://www.raqsoft.com.cn/wx/course-data-mining.html ）。

如果 AUC 很高，接近于 1，是不是说明这个模型特别好？也不一定，这可能会发生所谓的“过拟合”现象。这时，虽然 AUC 指标非常好，但真正拿来预测时可能准确率反而会非常差。至于为什么发生过滤以及如何识别和避免它，也可以参考上述的书籍。

总结：

最后我们再来总结下使用历史数据做商业预测的流程：

1. 将历史数据和待预测的数据都整理成宽表，历史数据中必须要有目标变量，待预测数据则没有。

2. 将历史数据导入 YModel，建立模型，生成.pcf 后缀的模型文件

3. 打开 pcf 模型文件，导入待预测数据，完成预测，生成结果，然后就可以根据预测出来的结果（比如违约概率）去决定商业行动了。

还有些特殊场景的预测需要专门处理，可以参考

如何利用历史数据提高营销成功率

如何利用历史数据预测异常罕见现象