番茄风控之前跟大家讲解了征信相关的内容：
①二代征信的解读、规则衍生等来罗
②关于进一步解释二代征信表结构，数据结构的内容
③二代征信|番茄风控全网最全
④二代征信的深度解读
关于征信报告的指标加工跟衍生，相信也是大家比较关注的内容，今天的文章，跟大家讲解如何进行相关的征信内容的指标加工，文章的内容一共分成四个部分：
1.导入数据
2.拆分报告的组成内容
3.指标加工
4.对原始指标做二次衍生
以下为今天文章的正文部分：
1.导入数据
如果接入某外部征信个人报告，我们可以用python做指标的开发，首先导入该数据的接口传入的json数据。
2.拆分报告的组成内容
下面是报告的组成部分，包括个人信息，居住信息，工作信息，非循环贷和循环贷的借贷信息。
3.指标加工
这里罗列了json里字段的含义，首先对原始指标进行提取，包括非循环贷和循环贷的summary指标和时间窗口指标。
4.对原始指标做二次衍生
- 非循环贷和循环贷summary指标和时间窗口指标的加总，可以反映用户在百行报告上整体的借贷情况。
2)对于时间窗口类的指标做占比类，趋势类的指标衍生，可反映用户在多头，放款，逾期上的短期集中风险。
3)对居住地址，工作地址做指标衍生，可以衡量用户工作生活的稳定性
希望本文能帮助到各位做风控的童鞋！
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