在之前文章中，我們提到一份完整的征信報(bào)告包括的內(nèi)容，具體報(bào)告內(nèi)容如下：

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細(xì)細(xì)梳理，任何關(guān)于一份征信的內(nèi)容，主要包括的內(nèi)容如下：

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以上三個(gè)模板的字段信息，我們進(jìn)一步梳理成一下具體的變量細(xì)則，對(duì)應(yīng)輸出的變量的名稱與變量的邏輯如下：

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貸款方面

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貸款方面的數(shù)據(jù)，根據(jù)征信的情況，可以按照逾期的狀態(tài)跟逾期的天數(shù)交叉結(jié)合成不同時(shí)間切片的數(shù)據(jù)，具體我們可以衍生出以下的變量的邏輯，即為多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，還款記錄中逾期狀態(tài)的出現(xiàn)某狀態(tài)的次數(shù)，以下我們舉例說明：

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1.貸款最近3個(gè)還款期出現(xiàn)M1(逾期1-30天)或以上的記錄次數(shù)：

ap_pbc_loanlist(row)貸款明細(xì)中，每筆貸款做以下條件判斷，返回滿足條件的次數(shù)（每筆求和）；

條件為：最近三個(gè)月還款記錄是否出現(xiàn)>=1

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2.貸款最近3個(gè)還款期出現(xiàn)M2(逾期31-60天)或以上的記錄次數(shù)：

ap_pbc_loanlist(row)貸款明細(xì)中，每筆貸款做以下條件判斷，返回滿足條件的次數(shù)（每筆求和）；

條件為：最近三個(gè)月還款記錄是否出現(xiàn)>=2

....

3.貸款最近6個(gè)還款期出現(xiàn)M1(逾期1-30天)或以上的記錄次數(shù)：

ap_pbc_loanlist(row)貸款明細(xì)中，每筆貸款做以下條件判斷，返回滿足條件的次數(shù)（每筆求和）；

條件為：最近六個(gè)月還款記錄是否出現(xiàn)>=1

….

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貸記卡方面

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類比貸款的內(nèi)容，將貸記卡的信息，也按照時(shí)間跟逾期的狀態(tài)衍生出以下方面的內(nèi)容：

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1.貸記卡最近3個(gè)還款期出現(xiàn)M1(逾期1-30天)或以上的記錄筆數(shù):

ap_pbc_creditlist（row）信用卡明細(xì)中，每張貸記卡做以下條件判斷，返回滿足條件的次數(shù)（每筆求和）；

條件為：最近三個(gè)月還款記錄是否出現(xiàn)>=1

……

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2.貸記卡最近3個(gè)還款期出現(xiàn)M3(逾期61-90天)或以上的記錄次數(shù)

ap_pbc_creditlist（row）信用卡明細(xì)中，每張貸記卡做以下條件判斷，返回滿足條件的次數(shù)（每筆求和）；

條件為：最近三個(gè)月還款記錄是否出現(xiàn)>=2

……

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其他方面

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征信數(shù)據(jù)中，其他方面的數(shù)據(jù)有一部分是包括在貸款跟貸記卡的信息里面，但因?yàn)檫@些變量在做規(guī)則和模型中，信息熵大，所以單獨(dú)拎出來做成某些規(guī)則：

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1.是否有未結(jié)清汽車貸款且最近3個(gè)月有過逾期:

ap_pbc_loanlist(row)貸款明細(xì)中account_state_name賬戶狀態(tài)<>結(jié)清+loan_type_name貸款類型=個(gè)人汽車貸款+近三個(gè)月逾期（邏輯為非N,*)

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2.未結(jié)清貸款筆數(shù):

取ap_pbc_shareanddebtsum(row)中，share_name=未結(jié)清貸款時(shí)，account_count的值

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3.當(dāng)前是否有未結(jié)清助學(xué)貸款:

ap_pbc_loanlist(row)貸款明細(xì)中 account_state_name賬戶狀態(tài)<>結(jié)清+loan_type_name貸款類型=個(gè)人助學(xué)貸款

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最后本篇文章所提及的征信報(bào)告以及對(duì)于的征信的數(shù)據(jù)變量字段，我們都梳理成具體的字段都統(tǒng)一上傳到知識(shí)星球上，大家可以上去查閱，謝謝。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人行征信报告（上）——一代征信报告的变量梳理的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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