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Vintage分析
Vintage分析用到信贷资产行业，指的是每个月贷款的资产质量情况，要直接跟每个相同时间段内的余额做比较。注意这里比较有个前提，就是比较的事物应该是位于同一层面上的，不能将不同账龄的放款质量进行对比，要按账龄(month of book，MOB)的长短同步对比，从而了解同一产品不同时期放款的资产质量情况。Vintage分析方法能很好地解决时滞性问题，其核心思想是对不同时期的开户的资产进行分别跟踪，按照账龄的长短进行同步对比，从而了解不同时期发行信用卡的资产质量情况。
需求描述
Vintage分析目前被广泛应用于信用卡产业。举例说明根据账龄所做的拖欠二周期账户的Vintage分析，原始数据见表1：
第一行数据意思是：数据2.12%为2018年4月所发信用卡在2018年7月时拖欠二周期的金额除以该批信用卡在2018年7月时透支余额，依此类推，得到全表的数据。在此基础上，按照账龄为经营时间减去发卡时间进行表间数据的转换，得到MOB，得到表2：
通过vintage报表，可以看出，不同月份的发卡账户的同一mob下的拖欠率的变化情况。
这里我们的需求是：怎么将表1格式的数据转换成表2格式的数据？
需求实现
插入数据
同样这里假定已经存在表WN_table，含有date_faka、date_mob、overduerate这3个字段：
insert into WN_table values('2018-04', '2018-07', '2.12');
（提示：可以左右滑动代码）
Vintage报表
这里我们仍然使用LEAD窗口函数实现我们的需求：
如果对LEAD函数使用有疑问的朋友，可以先阅读LEAD函数的具体介绍：
select
得到vintage报表：
当然，也可以不将NULL呈现出来：
select
结果如下：
总结
这里我们使用窗口函数制作了vintage报表，也可以使用相同的代码制作客户留存率等，例如商城不同月份注册客户在不同mob下的留存率等。
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