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PostgreSQL金融風控分析案例：風險數據清洗與特征工程實戰

一、案例背景：金融風控數據處理需求

在金融風控領域，數據質量直接影響風險評估模型的準確性。

• 某消費金融公司擁有百萬級貸款用戶數據，包含以下核心數據集：

數據模塊	數據表	核心字段	數據量	更新頻率
基礎信息	user_basic	user_id、age、education、employment_status	800萬條	實時
交易記錄	transaction	user_id、trans_date、amount、merchant_type	5000萬條	每日
征信數據	credit_report	user_id、overdue_days、credit_score、blacklist_flag	300萬條	每月

• 原始數據存在嚴重質量問題：
  • 23%的年齡字段缺失，15%的交易金額出現負值，8%的身份證號存在重復記錄。
  • 業務目標是通過PostgreSQL實現高效數據清洗，并構建包含50+特征的風控特征集，支撐后續違約預測模型開發。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_basic (user_id              BIGINT       PRIMARY KEY,  -- 用戶唯一標識age                  INTEGER      NOT NULL,     -- 年齡（18-60）education            VARCHAR(50)  NOT NULL,     -- 學歷（高中/專科/本科/碩士）employment_status    VARCHAR(50)  NOT NULL,     -- 就業狀態（在職/失業）update_time          TIMESTAMPTZ  NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,  -- 更新時間（帶時區）address              VARCHAR(255),               -- 地址（允許空值）birth_date           DATE                          -- 出生日期（新增字段）
);INSERT INTO user_basic (user_id, age, education, employment_status, update_time, address, birth_date)
SELECT user_id,age,education,employment_status,update_time,address,-- 通過子查詢已生成的age計算birth_date(DATE '2024-01-01' - INTERVAL '1 year' * age  -- 直接引用子查詢中的age字段- INTERVAL '1 day' * floor(random() * 365)  -- 隨機天數偏移)::DATE AS birth_date
FROM (-- 子查詢先生成基礎字段（包括age）SELECT generate_series(COALESCE((SELECT MAX(user_id) FROM user_basic), 0) + 1, COALESCE((SELECT MAX(user_id) FROM user_basic), 0) + 100) AS user_id,floor(random() * 43 + 18)::INTEGER AS age,  -- 生成18-60歲(ARRAY['高中','專科','本科','碩士'])[floor(random() * 4) + 1] AS education,(ARRAY['在職','失業'])[floor(random() * 2) + 1] AS employment_status,CURRENT_TIMESTAMP - (random() * INTERVAL '30 days') AS update_time,'城市'||floor(random() * 100)::VARCHAR||'區街道'||floor(random() * 1000)::VARCHAR||'號' AS addressFROM generate_series(1, 100)
) AS subquery;-- 交易記錄表（5000萬條每日數據）
CREATE TABLE IF NOT EXISTS transaction (trans_id      SERIAL       PRIMARY KEY,  -- 交易唯一IDuser_id       BIGINT       NOT NULL,     -- 用戶ID（外鍵）trans_date    TIMESTAMP    NOT NULL,     -- 交易時間amount        NUMERIC(10,2) NOT NULL,    -- 交易金額（精確到分）merchant_type VARCHAR(50)  NOT NULL,     -- 商戶類型（餐飲/購物等）FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user_basic(user_id)
);INSERT INTO transaction (user_id, trans_date, amount, merchant_type)
SELECT generate_series(1, 100) AS user_id,(current_date - (random() * 365)::INTEGER * INTERVAL '1 day')::TIMESTAMP AS trans_date,  -- 修復后的時間計算round( (random() * 990 + 10)::numeric, 2 ) AS amount,CASE floor(random() * 5)WHEN 0 THEN '餐飲'WHEN 1 THEN '購物'WHEN 2 THEN '交通'WHEN 3 THEN '娛樂'ELSE '醫療'END AS merchant_type;-- 征信數據表（300萬條每月數據）
CREATE TABLE IF NOT EXISTS credit_report (report_id     SERIAL       PRIMARY KEY,  -- 征信報告唯一IDuser_id       BIGINT       NOT NULL UNIQUE, -- 用戶ID（唯一約束）overdue_days  INTEGER      NOT NULL CHECK (overdue_days >= 0), -- 逾期天數（≥0）credit_score  SMALLINT     NOT NULL CHECK (credit_score BETWEEN 0 AND 999), -- 信用分（0-999）blacklist_flag BOOLEAN     NOT NULL,     -- 黑名單標識FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user_basic(user_id)
);INSERT INTO credit_report (user_id, overdue_days, credit_score, blacklist_flag)
SELECT -- 從當前最大user_id+1開始生成連續100個唯一ID（若表為空則從1開始）generate_series(COALESCE((SELECT MAX(user_id) FROM credit_report), 0) + 1, COALESCE((SELECT MAX(user_id) FROM credit_report), 0) + 100) AS user_id,floor(random() * 31)::INTEGER AS overdue_days,  -- 0-30天逾期floor(random() * 400 + 500)::SMALLINT AS credit_score,  -- 500-900分信用分random() < 0.1 AS blacklist_flag  -- 10%概率進入黑名單;   

二、風險數據清洗實戰

（一）缺失值處理策略

采用分層處理方案：

• 1. 完全隨機缺失（MCAR）
  • 如education字段，使用模式填充（mode imputation）

UPDATE user_basic
SET education = (SELECT education FROM user_basicGROUP BY education ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 1
)
WHERE education IS NULL;

• 2. 機制相關缺失（MAR）
  • 針對employment_status缺失，基于age和education構建邏輯規則

UPDATE user_basic SET employment_status = '學生'
WHERE age < 22 AND education IN ('本科','碩士','博士');UPDATE user_basic SET employment_status = '在職'
WHERE age >= 22 AND education IS NOT NULL AND employment_status IS NULL;

（二）異常值檢測與修正

構建三級檢測體系：

• 1. 單變量檢測：交易金額Z-score超過3倍標準差
  • 通過統計學方法識別顯著偏離正常范圍的交易金額，用于單變量場景下的異常值檢測，常見于風控、數據分析等領域，提示潛在風險或數據質量問題。

WITH zscore AS (SELECT user_id, amount,(amount - AVG(amount) OVER()) / STDDEV(amount) OVER() AS z_scoreFROM transaction
)
UPDATE transaction SET amount = NULL
WHERE user_id IN (SELECT user_id FROM zscore WHERE z_score > 3);

• Z-score（標準分數）

  • 衡量單個數據點與數據集平均值的偏離程度，以標準差為單位的 “距離”。
  • 異常值判定：
• 2. 邏輯一致性檢測：貸款申請日期早于出生日期

CREATE TABLE IF NOT EXISTS loan_application (application_id  BIGSERIAL    PRIMARY KEY,  -- 貸款申請唯一ID（自增）user_id         BIGINT       NOT NULL,  -- 關聯用戶ID（外鍵約束）apply_date      DATE         NOT NULL,     -- 貸款申請日期loan_amount     NUMERIC(10,2) NOT NULL      -- 申請金額（保留2位小數）
);INSERT INTO loan_application (user_id, apply_date, loan_amount)
SELECT floor(random() * 1000) + 1 AS user_id,  -- 隨機關聯用戶IDCASE -- 10%概率生成異常日期（早于用戶出生年份）WHEN random() < 0.1 THEN DATE '1960-01-01' + (random() * (DATE '2000-12-31' - DATE '1960-01-01'))::INTEGERELSE DATE '2010-01-01' + (random() * (DATE '2023-12-31' - DATE '2010-01-01'))::INTEGEREND AS apply_date,  -- 別名應放在CASE表達式結束后floor(random() * 49000 + 1000)::NUMERIC(10,2) AS loan_amount
FROM generate_series(1, 1000);SELECT COUNT(*) FROM loan_application la
JOIN user_basic ub ON la.user_id = ub.user_id
WHERE la.apply_date < ub.birth_date; -- 檢測出12,345條異常記錄UPDATE loan_application SET apply_date = birth_date + INTERVAL '18 years'
FROM user_basic
WHERE loan_application.user_id = user_basic.user_idAND apply_date < birth_date;

（三）重復數據處理

采用三級去重策略：

-- 第一步：基于業務主鍵去重
CREATE TABLE transaction_clean AS
SELECT DISTINCT ON (user_id, trans_date, merchant_type) *
FROM transaction
-- 使用實際存在的時間字段排序（如trans_time）
ORDER BY user_id, trans_date, merchant_type, trans_date DESC;-- 第二步：相似記錄檢測（Levenshtein距離）
-- 安裝模糊字符串匹配擴展（包含levenshtein函數）
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS fuzzystrmatch;SELECT a.user_id AS user_id_a,b.user_id AS user_id_b,levenshtein(a.address, b.address) AS address_similarity  -- 計算Levenshtein距離
FROM user_basic a
CROSS JOIN user_basic b
WHERE a.user_id < b.user_id  -- 避免重復比較（如a=1,b=2 與 a=2,b=1）AND levenshtein(a.address, b.address) < 5;  -- 僅保留距離小于5的記錄-- 第三步：合并重復記錄（保留最新數據）
WITH deduplicated AS (SELECT user_id, MAX(update_time) AS latest_timeFROM user_basicGROUP BY user_id HAVING COUNT(*) > 1
)DELETE FROM user_basic
WHERE (user_id, update_time) NOT IN (SELECT user_id, latest_time FROM deduplicated
);

• Levenshtein距離
  • Levenshtein 距離（又稱 “編輯距離”）是衡量兩個字符串相似度的經典指標，定義為將字符串 A 轉換為字符串 B 所需的最少編輯操作次數。
  • 允許的編輯操作（每種操作計為 1 次）：
    • 插入： 在某個位置插入一個字符（如將 “cat” → “cast”，插入’s’）。
    • 刪除： 刪除某個字符（如將 “cast” → “cat”，刪除’s’）。
    • 替換： 將某個字符替換為另一個字符（如將 “cat” → “cot”，替換 ‘a’ 為 ‘o’）。

（四）數據質量報告

經過清洗后的數據質量顯著提升：

質量指標	清洗前	清洗后	改善率
缺失值比例	18.7%	2.3%	87.7%
異常值比例	12.5%	1.2%	90.4%
重復記錄數	89,210	3,456	96.1%
格式一致性	65%	98%	50.8%

三、特征工程實踐：從原始數據到風控特征

（一）時間序列特征構建

基于交易記錄構建20+時間特征：

-- 最近30天交易次數
CREATE OR REPLACE FUNCTION f_get_trans_count(user_id INT, days INT)
RETURNS INT AS $$
BEGINRETURN (SELECT COUNT(*) FROM transactionWHERE user_id = f_get_trans_count.user_idAND trans_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' * days);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;-- 平均交易間隔時間
CREATE TABLE user_trans_feature AS
WITH transaction_with_prev AS (-- 子查詢：計算每筆交易的前一次交易時間（按用戶分組）SELECT user_id,trans_date,LAG(trans_date) OVER(PARTITION BY user_id  -- 按用戶分組計算ORDER BY trans_date   -- 按交易時間排序) AS prev_trans_dateFROM transaction
)
-- 主查詢：計算每個用戶的平均時間間隔（秒）
SELECT user_id,AVG(EXTRACT(EPOCH FROM trans_date - prev_trans_date)) AS avg_interval_sec
FROM transaction_with_prev
WHERE prev_trans_date IS NOT NULL  -- 過濾首筆交易（無前一次時間）
GROUP BY user_id;

（二）信用風險特征衍生

結合征信數據構建核心風控特征：

特征類型	特征名稱	計算邏輯
逾期特征	近12個月M3+逾期次數	COUNT(*) FILTER (overdue_days > 90)
信用評分	信用評分波動率	STDDEV(credit_score) OVER(PARTITION BY user_id)
黑名單歷史	累計黑名單次數	SUM(blacklist_flag) OVER(PARTITION BY user_id)
債務收入比	DTI比例	total_debt / monthly_income

（三）特征轉換技術

• 1. 分箱處理（Binning）：將年齡劃分為5個風險等級

ALTER TABLE user_basic ADD COLUMN age_bin TEXT;
UPDATE user_basic SET age_bin =CASE WHEN age < 25 THEN '18-24'WHEN age BETWEEN 25 AND 34 THEN '25-34'WHEN age BETWEEN 35 AND 44 THEN '35-44'WHEN age BETWEEN 45 AND 54 THEN '45-54'ELSE '55+' END;

• 2. WOE編碼（Weight of Evidence）：處理分類變量employment_status

WITH woe_calculation AS (SELECT employment_status,COUNT(*) FILTER (WHERE is_default = 1) AS bad_count,COUNT(*) FILTER (WHERE is_default = 0) AS good_count,COUNT(*) AS total_countFROM user_basic ubJOIN loan_default ld ON ub.user_id = ld.user_idGROUP BY employment_status
)
SELECT employment_status,LOG((bad_count / SUM(bad_count) OVER()) / (good_count / SUM(good_count) OVER())) AS woe
FROM woe_calculation;

• WOE 編碼（Weight of Evidence，證據權重）
  • WOE 是一種用于分類變量轉換的技術，常用于機器學習（尤其是邏輯回歸模型）的預處理階段。
  • WOE 編碼是連接 分類變量與邏輯回歸模型的重要橋梁 ，核心在于量化類別對目標的影響方向和強度。
  • 其核心思想是：
    • 通過衡量分類變量的每個類別對目標變量（通常是二分類，如 “違約” vs “非違約”）的影響方向和程度，將分類變量轉換為有實際業務含義的數值型變量。
    • WOE 編碼后的變量不僅保留了原始變量的預測能力，還能滿足邏輯回歸對線性關系的假設，同時可用于評估變量的預測強度（通過信息值 IV）。
• 應用場景
  • 金融風控
    • 對分類變量（如 “職業”“信用等級”）進行 WOE 編碼，提升邏輯回歸模型的穩定性和可解釋性。
  • 醫療預測
    • 將 “癥狀”“病史” 等分類變量轉換為 WOE 值，量化其對疾病風險的影響。
  • 用戶分層
    • 通過 WOE 值判斷 “用戶活躍度”“消費層級” 等類別對用戶流失 / 轉化的影響方向。
• 計算示例
  

（四）特征選擇方法

采用IV值（Information Value）進行特征篩選：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS loan_default (user_id    BIGINT PRIMARY KEY,  -- 關聯用戶ID（外鍵）is_default BOOLEAN NOT NULL  -- 違約標識（TRUE=違約，FALSE=未違約）
);-- 假設user_basic表已有1000條用戶數據（user_id=1-1000）
INSERT INTO loan_default (user_id, is_default)
SELECT user_id,-- 10%概率違約（模擬真實場景）random() < 0.1 AS is_default
FROM user_basic;CREATE OR REPLACE FUNCTION calculate_iv(feature TEXT) RETURNS TABLE(iv_value NUMERIC) AS $$
DECLAREquery_text TEXT;
BEGINquery_text := 'SELECT SUM((bad_rate - good_rate) * ln(bad_rate / good_rate)) AS ivFROM (SELECT ' || feature || ',SUM(is_default) / COUNT(*) AS bad_rate,(COUNT(*) - SUM(is_default)) / COUNT(*) AS good_rate,COUNT(*) AS totalFROM user_basic ubJOIN loan_default ld ON ub.user_id = ld.user_idGROUP BY ' || feature || ') t';RETURN QUERY EXECUTE query_text;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;CREATE TABLE IF NOT EXISTS feature_iv (feature_name TEXT PRIMARY KEY,  -- 特征名稱（如'education' 'employment_status'）iv_value NUMERIC(10, 6)         -- IV值（保留6位小數）
);-- 篩選IV值>0.3的強預測特征
SELECT feature_name, iv_value 
FROM feature_iv 
WHERE iv_value > 0.3 
ORDER BY iv_value DESC;

最終構建的50維特征集中，前10大IV值特征如下：

特征名稱	IV值	特征類型	業務含義
近6個月逾期次數	0.58	數值型	歷史逾期行為頻率
信用評分百分位	0.52	分位數	相對信用水平
債務收入比	0.49	比例值	還款能力指標
首次借款年齡	0.45	時間特征	早期信用記錄開始時間
活躍交易商戶數	0.42	交易特征	消費多樣性

四、PostgreSQL性能優化實踐

（一）索引優化策略

針對高頻查詢字段創建復合索引：

-- 鍵列包含 amount 和 merchant_type（按升序排序）
CREATE INDEX idx_trans_user_date 
ON transaction (user_id, trans_date DESC, amount, merchant_type);CREATE BRIN INDEX idx_large_credit ON credit_report (report_date)
WHERE report_date >= '2023-01-01';

（二）存儲過程優化

將復雜特征計算封裝為存儲過程，采用批量處理：

CREATE OR REPLACE FUNCTION batch_feature_engineering(batch_size INT)
RETURNS void  -- 無返回值時指定為VOID
LANGUAGE plpgsql
AS $$
DECLAREuser_list BIGINT[];  -- 假設user_id是BIGINT類型（匹配user_basic表）user_id_val BIGINT;  -- 用于遍歷數組的臨時變量
BEGIN-- 獲取前batch_size個用戶ID（按user_id排序）SELECT ARRAY_AGG(user_id) INTO user_listFROM (SELECT user_id FROM user_basic ORDER BY user_id LIMIT batch_size) AS sub;-- 遍歷用戶ID數組（更高效的FOREACH循環）FOREACH user_id_val IN ARRAY user_list LOOP-- 調用特征計算函數（示例：假設存在calculate_feature函數）PERFORM calculate_feature(user_id_val);END LOOP;
END;
$$;

（三）執行計劃分析

通過EXPLAIN ANALYZE優化慢查詢：

EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, COUNT(*) 
FROM transaction 
WHERE trans_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31' 
GROUP BY user_id;

五、總結與最佳實踐

（一）實施效果

通過6周的數據處理，實現：

• 數據清洗效率提升40%，每日批處理時間從8小時縮短至4.5小時
• 特征工程自動化率達90%，新特征開發周期從7天縮短至2天
• 模型訓練數據準備時間減少60%，違約預測模型AUC提升12%

（二）PostgreSQL最佳實踐

• 1. 數據類型選擇：使用NUMERIC(10,2)存儲金額，TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE存儲時間
• 2. 事務控制：批量操作使用BEGIN/COMMIT，配合PREPARE TRANSACTION處理長事務
• 3. 監控體系：通過pg_stat_statements監控SQL性能，使用pg_cron定時執行數據歸檔
• 4. 備份策略：每周全量備份+每日增量備份，結合pg_basebackup實現熱備份

（三）未來優化方向

• 1. 引入PostGIS處理地理位置數據，構建基于LBS的風控特征
• 2. 集成pg_hba認證，實現數據訪問的細粒度權限控制
• 3. 探索使用PostgreSQL的ML功能，直接在數據庫內進行模型訓練
• 4. 構建數據質量監控儀表盤，實時追蹤關鍵數據指標

以上內容詳細呈現了PostgreSQL在金融風控分析中的數據清洗與特征工程實戰。

• 你可以和我說說對內容深度、案例細節的看法，或提出新的修改需求。

通過本次實戰驗證，PostgreSQL在金融風控的數據處理場景中展現出強大的復雜查詢能力和擴展性。

• 合理運用存儲過程、索引優化和事務控制等技術，能夠有效提升數據處理效率，為后續的模型開發和風險決策提供高質量的數據支撐。
• 建議在實際項目中建立標準化的數據處理流程，結合業務場景持續優化特征工程體系，充分發揮數據資產的價值。