python信用评分卡建模（附代码，博主录制）
反欺诈主要两个方面：
（1）还款能力
收入，多头借贷（机构查询次数，APP注册信息）
（2）还款意愿
身份证存疑（身份证号码是否伪造，关联多个姓名和手机号），手机存疑（关联多个姓名，身份证，多个机构注册），黑名单信息，白名单用RFM和图论算法解析
新版蜜罐
蜜罐分析维度
多重身份 · 手机存疑
社交特征 · 基本特征
社交特征 · 联系人数相关字段
RMF模型
https://baike.baidu.com/item/RFM%E6%A8%A1%E5%9E%8B/7070365?fr=aladdin
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标：
最近一次消费 (Recency)
消费频率 (Frequency)
消费金额 (Monetary)
简介
最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。
理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。营销人员若想业绩有所成长，只能靠偷取竞争对手的市场占有率，而如果要密切地注意消费者的购买行为，那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。历史显示，如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。这也就是为什么，0至6个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于31至36个月的顾客。
描述
消费的过程是持续变动的。在顾客距上一次购买时间满一个月之后，在数据库里就成为消费为两个月的客户。反之，同一天，消费为3个月前的客户作了其下一次的购买，他就成为消费为一天前的顾客，也就有可能在很短的期间内就收到新的折价信息。
功能
消费的功能不仅在于提供的促销信息而已，营销人员的消费报告可以监督事业的健全度。优秀的营销人员会定期查看消费分析，以掌握趋势。月报告如果显示上一次购买很近的客户，(消费为1个月)人数如增加，则表示该公司是个稳健成长的公司；反之，如上一次消费为一个月的客户越来越少，则是该公司迈向不健全之路的征兆。
重要指标
消费报告是维系顾客的一个重要指标。买过你的商品、服务或是曾经光顾你商店的消费者，是最有可能再向你购买东西的顾客。再则，要吸引一个几个月前才上门的顾客购买，比吸引一个一年多以前来过的顾客要容易得多。营销人员如接受这种强有力的营销哲学——与顾客建立长期的关系而不仅是卖东西，会让顾客持续保持往来，并赢得他们的忠诚度。
简介
消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。我们可以说最常购买的顾客，也是满意度最高的顾客。如果相信品牌及商店忠诚度的话，最常购买的消费者，忠诚度也就最高。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率，由别人的手中赚取营业额。
分类
根据这个指标，我们又把客户分成五等分，这个五等分分析相当于是一个“忠诚度的阶梯”(loyalty ladder)，其诀窍在于让消费者一直顺着阶梯往上爬，把销售想象成是要将两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客，把一次购买者变成两次的。
以上三个指标会将维度再细分出5份，这样就能够细分出5x5x5=125类用户，再根据每类用户精准营销……显然125类用户已超出普通人脑的计算范畴了，更别说针对125类用户量体定制营销策略。实际运用上，我们只需要把每个维度做一次两分即可，这样在3个维度上我们依然得到了8组用户。
这样，之前提的四个问题，就能很容易被解读（编号次序RFM,1代表高，0代表低）
重要价值客户（111）：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，必须是VIP啊！
重要保持客户（011）：最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高，说明这是个一段时间没来的忠诚客户，我们需要主动和他保持联系。
重要发展客户（101）：最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，必须重点发展。
RFM模型分析简介
消费金额是所有数据库报告的支柱，也可以验证“帕雷托法则”(Pareto’s Law)——公司80%的收入来自20%的顾客。它显示出排名前10%的顾客所花费的金额比下一个等级者多出至少2倍，占公司所有营业额的40%以上。如看累计百分比的那一栏，我们会发现有40%的顾客贡献公司总营业额的80%；而有60%的客户占营业额的90%以上。最右的一栏显示每一等分顾客的平均消费，表现最好的 10%的顾客平均花费1195美元，而最差的10%仅有18美元 。
如果你的预算不多，而且只能提供服务信息给2000或 3000个顾客，你会将信息邮寄给贡献40%收入的顾客，还是那些不到1%的顾客？数据库营销有时候就是这么简单。这样的营销所节省下来的成本会很可观 。
结合这三个指标，我们就可以把顾客分成5*5*5 = 125类，对其进行数据分析，然后制定我们的营销策略。
消费、消费频率、消费金额是测算消费者价值最重要也是最容易的方法，这充分的表现了这三个指标对营销活动的指导意义。而其中，消费是最有力的预测指标。
如何在BDP个人版上建立RFM模型，帮助用户分群：
第一步：先挑出来近1个月的复购用户。
第二步：近1个月内复购用户的平均实付金额做纵轴。
第三步：近1个月内复购用户的购买次做横轴，生成表格。
第四步，你需要自己在这个表格上划红线。
FRM分析横着的红线，代表着你认为来吃饭的客人平均每餐该花多少钱，我这里设定的值是25元，叫外卖25都没付到，对我而言是低消费金额（低M）用户。
竖着的红线，代表着你认为复购多少次的客人，是你的高频用户。外卖点餐流动率很大，一个用户每个月能在一家店点三次以上的菜，对我而言即是高频。
这个RFM模型在实操时有什么用呢？举个例子：
比如对圈用户群发短信转化只有不到1%时，你可以用RFM做个分析，只选取R值高的用户(最近2周到最近一个月内消费的用户），转化率可以由1%提升到10%。
这也意味着，以往6元/订单将下降到0.6元/订单。掌柜们是愿意花600元给10000个用户发短信，得到100个订单，还是愿意花48元给800人发短信得到80个订单，相信大家一定会选后者。
而整体的RFM区分，则能够帮掌柜们针对不同的用户发不同的短信，短信的开头是用“好久不见”、还是用“恭喜你成为VIP”，就得看时重要保持客户还是重要价值用户了。只有能区分用户，才能走向精细化运营。
RFM模型较为动态地显示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据，同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值)，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。
在RFM模式中，R(Recency)表示客户购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。
RFM非常适用于生产多种商品的企业，而且这些商品单价相对不高，如消费品、化妆品、小家电、录像带店、超市等；它也适合在一个企业内只有少数耐久商品，但是该商品中有一部分属于消耗品，如复印机、打印机、汽车维修等消耗品；RFM对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、KTV、行动电话信用卡、证券公司等也很适合。
RFM可以用来提高客户的交易次数。业界常用的DM(直接邮寄)，常常一次寄发成千上万封邮购清单，其实这是很浪费钱的。根据统计(以一般邮购日用品而言)，如果将所有R(Recency)的客户分为五级，最好的第五级回函率是第四级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级，最好与次好的平均回复率，几乎没有显著差异。
有些人会用客户绝对贡献金额来分析客户是否流失，但是绝对金额有时会曲解客户行为。因为每个商品价格可能不同，对不同产品的促销有不同的折扣，所以采用相对的分级(例如R、F、M都各分为五级)来比较消费者在级别区间的变动，则更可以显现出相对行为。企业用R、F的变化，可以推测客户消费的异动状况，根据客户流失的可能性，列出客户，再从M（消费金额）的角度来分析，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜访或联系，以最有效的方式挽回更多的商机。
RFM也不可以用过头，而造成高交易的客户不断收到信函。每一个企业应该设计一个客户接触频率规则，如购买三天或一周内应该发出一个感谢的电话或Email，并主动关心消费者是否有使用方面的问题，一个月后发出使用是否满意的询问，而三个月后则提供交叉销售的建议，并开始注意客户的流失可能性，不断地创造主动接触客户的机会。这样一来，客户再购买的机会也会大幅提高。
企业在推行CRM时，就要根据RFM模型的原理，了解客户差异，并以此为主轴进行企业流程重建，才能创新业绩与利润。否则，将无法在新世纪的市场立足。
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