如何构建兼顾Bad Rate与Total Units的贷款数据排名函数？

给你几个实用的落地思路，既能避开小体量高坏账率的干扰，又能把规模大、坏账问题突出的行业排在前列：

1. 加权综合得分法（最灵活） #

直接把坏账率和规模指标（总单位数/坏账单位数）按业务权重捏成一个得分，按得分降序排就行。

• 简化版公式（优先看实际坏账规模）：
  综合得分 = 坏账率 × 坏账单位数
  比如Mining的得分是67%×3=2.01，要是Construction坏账率30%、坏账单位数100，得分就是30，直接碾压前者，完美符合你的需求。
• 进阶版公式（可自定义权重）：
  综合得分 = α×坏账率 + β×(总单位数/行业总单位数最大值) + γ×(坏账单位数/行业坏账单位数最大值)
  α、β、γ是权重，比如业务更看重坏账率和实际坏账量，就设α=0.4，β=0.2，γ=0.4，完全按需调整。

2. 贝叶斯调整坏账率（修正极端值） #

针对小样本行业的极端坏账率做修正，用行业整体的平均水平拉平偏差，公式如下：
调整后坏账率 = (行业坏账单位数 + 整体平均坏账率×行业总单位数总和) / (行业总单位数 + 行业总单位数总和)
小体量的Mining坏账率会被拉向整体均值，而Construction这类大行业的坏账率基本不变，按调整后的数值排序，自然能把规模大且坏账率高的行业顶到前面。

3. 帕累托筛选法（直接锁定重点） #

先按总单位数筛选出占整体80%的头部行业（比如你提到的Construction、Other、Healthcare），只在这个子集里按坏账率降序排。直接把小体量行业排除在重点排名之外，专注核心对象。

4. 分档排序法（粗暴但高效） #

• 第一步：按总单位数分档，比如把总单位数前20%的划成「重点关注档」，剩下的归为「非重点档」；
• 第二步：重点档内部按坏账率降序排，非重点档不管坏账率多高，一律排在重点档之后；
• 要是需要更细，重点档里还能再加个二次排序：坏账率相同的，按坏账单位数降序。

举个实际例子 #

假设部分行业数据：

按综合得分排序，结果就是 Construction > Other > Healthcare > Mining，完全匹配你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者r93