大数据风控模型的首要条件是评估数据真实性

    在研究大数据的整个过程，它不仅需要适当的软件，也应该需要一个合理的建模过程，大数据风控建模，它也有着相对应的标准流程，只有了解的更多，那么才能够在整个建模的过程中有一个很好的控制。

    大数据风控建模的首要过程就是要数据采集，汇总，它整个过程主要是能够评估数据的真实性和质量，数据质量好，它们才能够进入后续的步骤。当然这是数据分析的关键，只有数据真实，那么才能够确定最终的形成报告是有必要的，也是能够起到一定的作用的。

    那数据风控建模的过程中，第二个步骤就是模型设计，而在整个设计的过程中，它是分为很多种的，好坏客户的定义，当然也包含样本集切分和不平衡样本的处理，这整个过程是非常关键的。另外就是模型选择，它主要是能够数据预处理及变量特征分析，无论是变量意义异常值，还是变量同描述性统计，这都是非常关键的，还有就是变量筛选以及最终实现的多重共线性，每一个过程都是非常关键的，也是必不可少的。

    对于变量异常值，缺失值的处理，可以使用均值，众数等来平滑异常值，当然也应该填补，缺失率过高的变量应该直接丢弃。另外，变量描述性统计，它是能够看各个变量的集中或者是离散的过程，看辩论分布是否对样本的好坏，有线性单调的相关性趋势。