一、背景
Vintage一词源自葡萄酒业，意思是葡萄酒酿造年份。因为每年的天气、温度、湿度、病虫害等情况不同，而这些因素都会对葡萄酒的品质产生很大的影响，所以人们对葡萄酒以葡萄当年的采摘年份进行标识来加以品质区分。现在Vintage分析被广泛应用于信用卡行业，目前在信贷行业也将其作为一个非常重要的指标，分析的方法是针对信用贷款不同时期放款的资产进行分别跟踪，按账龄长短进行同步对比，从而了解不同时期的资产质量情况。
二、目的
将原始数据制作成vintage表格（也叫蝴蝶图），网上有通过Oracle 窗口函数 lead()实现，操作也比较简单，本文采用R语言dplyr包、sqldf包制作vintage表格。

三、 Vintage分析
将数据读入到R 软件中，通过 本文所用数据源自网络，以信用卡行业为例，信贷行业可以直接引用，字段说明 data_faka: 发卡日期；date_mob：逾期日期；overduerate：违约率。

调动包，导入数据

对数据按首列排序，
data1<-data %>% group_by(date_faka) %>% mutate(M3 = lead(overduerate,0,order_by = date_mob))%>% arrange(date_faka, date_mob)

对前两列做日期格式转换，并将NA值替换为空白，得到如下，即为我们所需的vintage表。

四、结论
在实际操作中，先要求出违约率，其他类似指标也可参照本文代码操作。