可以根据已有业务规则进行分箱，这是根据大量实践后总结的经验，效果是最好的，但有时并没有这些规则，因此就需要用到一些通用的分箱方法：
1、等宽分箱和等频分箱虽然简单，但是前者会在一定程度上受异常值影响，后者会在一定程度上忽视异常值的一些信息，例如公司客户订单大多是几十万、几百万，可是有个贵客订单是亿级别，使用等宽分箱可能会让处于大多数的普通客户得不到足够重视，使用等频分箱可能会让贵客得不到足够重视；
2、聚类算法分箱，在进行分箱时可以更加合理，能够实现普通客户的分箱，也能把普通客户与贵宾分开；
3、还有一些别的分箱方法大家可以自行去了解。
需要注意的是：一般来讲分箱后原数据是要保留的，这可以增加特征数，使得模型从不同角度去学习；分箱后每一箱的样本数要较多，因为要从整体上来看数据，样本数少了就不能较好的反应整体情况