银行客户数据分析
银行业数据分析报告顾客满意度及客户转化率分析
银行业数据分析报告顾客满意度及客户转化率分析一、引言随着科技的快速发展以及金融市场的不断扩大，银行业在过去几十年中一直在稳步发展。
通过对银行客户的数据分析，可以更好地了解顾客需求，提高顾客满意度和客户转化率，因此，本报告将对银行业的数据进行分析，以供银行业界参考。
二、顾客满意度分析1.顾客反馈数据搜集通过搜集顾客反馈数据，银行可以更好地了解顾客的需求和意见。
为了了解顾客的满意度，本次分析中，我们选择采用在线问卷的形式，向一定比例的顾客群体发出问卷，以收集有关顾客满意度的数据。
2.分析顾客反馈数据通过对收集到的顾客反馈数据进行分析，可以了解顾客对银行的服务满意度及改进建议。
数据分析结果发现，银行的顾客满意度平均得分为7.5分（满分为10分），其中，排名前三的服务项目依次为：（1）银行柜台、（2）网上银行、（3）手机银行。
而排名最后三位的服务项目依次是：（1）信用卡申请、（2）理财产品咨询、（3）客服热线服务。
3.改进措施针对顾客反馈数据分析结果中排名最后三位的服务项目，银行需要进行相应的改进，比如更改信用卡申请流程、提高理财产品咨询服务的满意度和提高客服热线服务的质量等等，以提高顾客满意度并增强客户忠诚度。
三、客户转化率分析1.数据采集为了进行客户转化率分析，需要收集银行的客户增长数、客户流失数和客户保留数，数据采集一般有以下两种方式：（1）调查法，通过对客户进行问卷调查，了解客户增长数、客户流失数和客户保留数；（2）内部数据分析法，通过分析银行的内部数据来获取客户转化率。
2.客户转化率分析根据数据采集的结果，进行客户转化率的分析。
客户转化率指的是客户数量的变化。
一般情况下，客户转化率可以分为两种类型：（1）增长率，即增长量除以初始量的比值；（2）流失率，即流失量除以初始量的比值。
银行可以通过分析客户转化率数据，了解银行业务的发展状况以及顾客对银行的认知度。
3.改进措施通过客户转化率数据的分析以及对银行内部业务发展的了解，银行可以寻找客户留住的策略，提高客户保留率。
银行行业客户数据分析与应用方案
银行行业客户数据分析与应用方案第1章客户数据采集与整合 (4)1.1 数据采集方法与途径 (4)1.1.1 客户信息采集 (4)1.1.2 数据采集途径 (4)1.2 数据整合与清洗 (4)1.2.1 数据整合 (4)1.2.2 数据清洗 (4)1.3 数据质量评估与监控 (5)1.3.1 数据质量评估 (5)1.3.2 数据监控 (5)第2章客户画像构建 (5)2.1 客户基本信息分析 (5)2.1.1 性别与年龄分布 (5)2.1.2 职业与教育程度 (5)2.1.3 地域分布 (5)2.2 客户消费行为分析 (5)2.2.1 消费特征分析 (6)2.2.2 消费偏好分析 (6)2.2.3 消费趋势分析 (6)2.3 客户风险偏好分析 (6)2.3.1 风险承受能力分析 (6)2.3.2 风险偏好类型划分 (6)2.3.3 风险偏好与金融产品匹配 (6)2.4 客户生命周期分析 (6)2.4.1 客户生命周期划分 (6)2.4.2 生命周期各阶段特征分析 (6)2.4.3 生命周期管理与金融服务策略 (6)第3章客户细分与市场定位 (7)3.1 客户细分方法与策略 (7)3.1.1 客户特征细分 (7)3.1.2 客户需求细分 (7)3.1.3 数据挖掘与智能分析 (7)3.2 市场定位与目标客户群体 (7)3.2.1 市场定位策略 (7)3.2.2 目标客户群体 (7)3.3 客户价值评估与潜力挖掘 (8)3.3.1 客户价值评估体系 (8)3.3.2 客户潜力挖掘 (8)第四章信用风险评估与管理 (8)4.1 信用风险建模与验证 (8)4.1.1 数据准备与预处理 (8)4.1.3 信用风险建模 (9)4.1.4 模型验证与优化 (9)4.2 信用评分与信用额度 (9)4.2.1 信用评分 (9)4.2.2 信用额度 (9)4.3 逾期预测与催收策略 (9)4.3.1 逾期预测 (9)4.3.2 催收策略 (9)4.3.3 催收策略优化 (9)第5章营销策略制定与优化 (9)5.1 营销活动数据分析 (9)5.1.1 客户细分 (9)5.1.2 营销活动数据挖掘 (10)5.2 营销策略制定与实施 (10)5.2.1 确定营销目标 (10)5.2.2 制定针对性营销策略 (10)5.2.3 营销策略实施 (10)5.3 营销效果评估与优化 (10)5.3.1 营销效果评估指标 (10)5.3.2 营销效果分析 (10)5.3.3 营销策略优化 (11)第6章客户关系管理 (11)6.1 客户满意度分析 (11)6.1.1 客户满意度调查方法 (11)6.1.2 客户满意度评价指标 (11)6.1.3 客户满意度数据分析 (11)6.1.4 提升客户满意度的策略 (11)6.2 客户忠诚度分析 (11)6.2.1 客户忠诚度评价指标 (11)6.2.2 客户忠诚度影响因素 (11)6.2.3 客户忠诚度数据分析 (12)6.2.4 提升客户忠诚度策略 (12)6.3 客户流失预测与挽回策略 (12)6.3.1 客户流失预测模型 (12)6.3.2 客户流失影响因素 (12)6.3.3 客户流失预警机制 (12)6.3.4 客户挽回策略 (12)第7章个性化服务与推荐系统 (12)7.1 个性化服务设计 (12)7.1.1 客户分群 (12)7.1.2 需求分析 (13)7.1.3 服务内容定制 (13)7.1.4 服务渠道优化 (13)7.2.1 协同过滤算法 (13)7.2.2 内容推荐算法 (13)7.2.3 深度学习算法 (13)7.2.4 多模型融合推荐 (13)7.3 交叉销售与增值服务 (13)7.3.1 产品组合推荐 (13)7.3.2 生命周期管理 (14)7.3.3 增值服务设计 (14)7.3.4 客户关系维护 (14)第8章银行产品优化与创新 (14)8.1 产品需求分析 (14)8.1.1 客户需求挖掘 (14)8.1.2 市场需求分析 (14)8.1.3 产品功能需求 (14)8.2 产品优化与竞争力分析 (14)8.2.1 产品优化策略 (14)8.2.2 竞争力分析 (14)8.2.3 客户满意度评价 (14)8.3 产品创新与实验设计 (15)8.3.1 创新策略 (15)8.3.2 实验设计 (15)8.3.3 风险管理 (15)第9章风险控制与合规管理 (15)9.1 欺诈检测与防范 (15)9.1.1 欺诈行为特征分析 (15)9.1.2 欺诈检测模型构建 (15)9.1.3 欺诈防范策略 (15)9.2 合规风险监测与评估 (15)9.2.1 合规风险识别 (15)9.2.2 合规风险监测指标体系 (15)9.2.3 合规风险评估与报告 (15)9.3 风险控制策略与内控体系建设 (16)9.3.1 风险控制策略制定 (16)9.3.2 内控体系构建 (16)9.3.3 内控体系优化与持续改进 (16)第10章数据驱动决策与未来发展趋势 (16)10.1 数据驱动决策框架 (16)10.1.1 数据收集与整合 (16)10.1.2 数据分析与挖掘 (16)10.1.3 决策支持系统 (16)10.1.4 决策实施与优化 (16)10.2 数据分析与决策案例 (16)10.2.1 客户细分与精准营销 (17)10.2.3 跨界合作与数据应用 (17)10.3 银行业未来发展趋势与数据应用前景 (17)10.3.1 金融科技驱动下的银行业变革 (17)10.3.2 数据驱动的智能化服务 (17)10.3.3 开放银行与生态圈构建 (17)10.3.4 金融监管与合规要求 (17)第1章客户数据采集与整合1.1 数据采集方法与途径银行行业客户数据的采集是数据分析与应用的基础，本节将详细介绍数据采集的方法与途径。
银行客户分析报告
银行客户分析报告摘要：本报告旨在对银行客户进行深入分析，以揭示客户的行为模式、需求和潜在机会。
通过对客户数据的整理和统计，我们从不同的角度对客户进行了分类和分析。
通过这些分析，我们可以更好地了解客户的需求，提供个性化的银行服务，并根据不同客户群体的特点制定相应的市场策略。
一、引言随着金融市场的快速发展，银行竞争日益加剧。
为了保持竞争优势和增强市场占有率，银行需要深入了解客户并根据他们的需求提供个性化的服务。
因此，银行客户分析变得越来越重要。
通过对客户行为、偏好和需求的分析，银行可以更好地了解客户，并根据这些信息提供更好的产品和服务。
二、数据收集和处理为了进行银行客户分析，我们收集了大量的客户数据，包括客户的个人信息、账户活动信息、交易记录等。
通过对这些数据的清洗和整理，我们得到了一份完整的客户数据集。
然后，我们使用数据分析工具对数据进行处理，包括数据清洗、数据变换和数据统计。
通过这些步骤，我们得到了一系列的指标和模型，可以对客户进行分类和分析。
三、客户分类分析在客户分类分析中，我们使用聚类算法将客户划分为几个不同的群体。
通过研究每个群体的特点和行为模式，我们可以更好地了解客户的需求和偏好，并提供相应的银行服务。
根据我们的分析，我们将客户分为以下几个群体：1.保守型客户：这个群体的客户在投资和风险承担上非常保守。
他们更喜欢将资金存放在较低风险的储蓄账户中，并且更倾向于长期的稳定回报。
2.激进型客户：这个群体的客户愿意承担较高的投资风险，对于投资理财产品更感兴趣。
他们更乐于投资股票、基金和期权等高风险高回报的金融工具。
3.稳健型客户：这个群体的客户对于投资和风险承担有一定的平衡。
他们更倾向于将资金分散投资于低风险和中风险的金融产品，以实现持续的稳定回报。
4.新兴市场客户：这个群体的客户对于新兴市场投资非常感兴趣。
他们更倾向于投资于新兴市场的股票、债券和基金等金融产品，以追求高回报。
通过对这些客户群体的分析，我们可以为每个群体提供相应的推荐产品和服务，以满足他们的需求并提高客户满意度。
数据分析银行实例报告(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业提高竞争力、优化业务流程的重要手段。
银行业作为我国金融体系的核心，其业务数据量庞大，涉及客户信息、交易记录、风险控制等多个方面。
通过对银行数据的深入分析，可以挖掘潜在价值，提升银行运营效率，优化客户服务。
本报告以某大型银行为例，对其数据分析实践进行详细阐述。
二、银行数据分析背景1. 数据来源本案例所涉及的银行数据主要来源于以下几个方面：（1）客户信息：包括客户基本信息、账户信息、信用评级等。
（2）交易记录：包括存款、贷款、理财、信用卡等业务交易记录。
（3）风险控制数据：包括不良贷款率、风险预警数据等。
（4）市场数据：包括宏观经济数据、行业数据、竞争对手数据等。
2. 数据分析目的通过对银行数据的分析，实现以下目标：（1）了解客户需求，提升客户满意度。
（2）优化业务流程，提高运营效率。
（3）控制风险，降低不良贷款率。
（4）挖掘潜在价值，实现业务增长。
三、数据分析方法1. 数据清洗对原始数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、修正错误数据等，确保数据质量。
2. 数据集成将不同来源的数据进行整合，构建统一的数据仓库，为后续分析提供数据基础。
3. 数据分析采用多种数据分析方法，包括描述性统计、相关性分析、聚类分析、预测分析等，挖掘数据价值。
4. 数据可视化利用图表、地图等形式展示数据分析结果，便于理解和决策。
四、数据分析实例1. 客户需求分析通过对客户交易记录、账户信息等数据的分析，发现以下客户需求：（1）客户偏好理财业务，希望银行提供更多理财产品。
（2）客户对信用卡业务需求较高，希望银行提高信用卡额度。
（3）客户对线上银行服务满意度较高，希望银行继续优化线上渠道。
针对以上需求，银行可以调整业务策略，推出更多理财产品，提高信用卡额度，并优化线上银行服务。
2. 业务流程优化通过对交易记录、业务流程等数据的分析，发现以下问题：（1）部分业务流程复杂，导致客户体验不佳。
银行业客户流失数据分析报告
银行业客户流失数据分析报告一、引言随着经济的发展和竞争的加剧，银行业面临着日益增长的客户流失问题。
客户流失对银行业的经营稳定和盈利能力都有着重要的影响。
因此，本报告旨在通过对银行业客户流失数据进行分析，提供有针对性的策略和建议，以减少客户流失率并提高客户保留率。
二、数据来源与收集本报告所使用的数据来自银行业的内部数据库，包括客户的个人信息、交易记录、服务评价等。
数据的收集方式主要是通过信息系统的记录和分析。
三、客户流失情况概述根据所获取的数据，我们对客户流失情况进行了整体概述。
数据显示，银行业客户流失率呈现逐年上升的趋势。
其中，流失率最高的客户群体为年龄在25-35岁之间的年轻群体，其流失率占总流失客户的50%以上。
此外，数据还表明，与服务相关的问题，如客户满意度低、办理手续繁琐等，是导致客户流失的主要原因。
四、客户流失原因分析4.1 服务质量问题数据显示，客户满意度低是导致客户流失的重要原因之一。
调查发现，客户在办理业务过程中遇到的问题包括：等待时间较长、服务人员态度不友好、系统故障等。
这些问题直接影响了客户的使用体验和忠诚度，导致客户选择流失。
4.2 产品竞争力不强与其他竞争对手相比，银行产品提供的利率、费用等条件在一定程度上满足了客户需求，但仍存在一定差距。
客户对于更有吸引力的产品感兴趣，因而转而选择了其他银行。
4.3 客户生命周期阶段客户的生命周期也对流失产生影响。
研究表明，新客户的流失率较高，主要原因是他们还没有建立起稳定的信任和忠诚度。
其他阶段的客户流失主要由于服务质量和产品竞争力等因素。
五、减少客户流失的策略与建议5.1 提升服务质量为了提高客户满意度和忠诚度，银行应注重服务质量的改善。
可以通过加强员工培训，改善服务态度和效率，减少待客时间，提供更便捷的服务渠道等方式实施。
5.2 加强客户关系管理银行应根据客户的生命周期建立相应的维系机制，通过个性化的服务和定制化的产品来满足客户需求。
银行客户数据分析
银行客户数据分析在当今现代科技快速发展的时代，银行作为金融行业的重要组成部分，拥有大量的客户数据。
这些数据包含了各种客户的信息，如个人信息、账户信息、贷款信息等。
银行客户数据分析的目的是通过对这些数据的分析和挖掘，发现潜在的商机和改进银行服务的机会。
银行客户数据分析的重要性不容忽视。
通过合理利用和分析客户数据，银行可以更好地了解客户的需求和行为，针对性地提供个性化的金融产品和服务。
同时，通过对客户数据的分析，银行可以更好地管理和预测风险，提高业务的效率和盈利能力。
在进行银行客户数据分析之前，首先需要收集和整理大量的客户数据。
这包括客户的个人信息，如姓名、年龄、性别、教育程度等，以及客户的金融交易信息，如账户余额、交易金额、贷款金额等。
在收集和整理数据的过程中，银行应注意保护客户的隐私和数据安全，不得泄露客户的个人信息。
一旦获得了客户数据，银行就可以开始进行数据分析。
数据分析可以包括以下几个方面：1. 人口统计学分析：通过对客户的年龄、性别、教育程度等人口统计学特征的分析，银行可以了解到不同客户群体的需求和偏好。
例如，年轻人可能更倾向于使用移动支付和在线银行服务，而老年人更喜欢传统的银行服务。
2. 消费行为分析：通过对客户的交易记录和消费行为的分析，银行可以了解客户的消费习惯和喜好。
这可以帮助银行设计个性化的金融产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
3. 风险管理分析：通过对客户的信用评级、贷款记录等风险指标的分析，银行可以对客户的风险进行评估和管理。
这有助于银行避免不良贷款和提前预警风险。
4. 营销策略分析：通过对客户的消费行为和需求的分析，银行可以制定更有效的营销策略。
例如，银行可以通过短信、邮件等方式向客户推送相关的金融产品和优惠活动，提高产品的销售和推广效果。
值得注意的是，银行客户数据分析不仅限于单一的数据指标，而是需要综合考虑多个指标之间的关系。
例如，客户的年龄、性别和贷款金额之间可能存在一定的关联性，这需要进行相关性分析和模型建立。
银行客户分析报告
银行客户分析报告报告目的：本报告旨在分析银行客户的概况，包括客户的数量、分布、行为特征以及他们对银行业务的需求和偏好。
通过对客户数据的分析，为银行提供决策依据，帮助银行更好地了解客户，满足客户需求，提升客户满意度和银行业绩。
报告内容：一、客户概况1. 客户总数：根据银行数据统计，截止到报告期末，银行共有多少客户。
2. 客户分布：客户的地理分布情况，主要分布在哪些城市、地区或国家。
3. 客户分类：根据客户属性、行为等因素对客户进行分类，比如个人客户、企业客户、高净值客户等。
二、客户行为特征1. 存款行为：客户的存款金额、存款种类（定期、活期等），存款的增长趋势等。
2. 贷款行为：客户的贷款金额、贷款种类（个人贷款、商业贷款等），贷款的还款率和违约率。
3. 消费行为：客户的消费金额、消费偏好，比如购买力强的高净值客户的消费习惯和消费倾向。
4. 投资行为：客户的金融投资行为，比如证券投资、基金投资、理财产品购买等。
三、客户需求和偏好1. 产品需求：客户对各类银行产品的需求情况，比如储蓄账户、信用卡、贷款产品等。
2. 服务需求：客户对银行各类服务的需求情况，比如网银、手机银行、理财顾问等。
3. 渠道偏好：客户对不同渠道的偏好，比如传统柜面服务、电话银行、在线银行等。
四、推荐建议1. 根据客户行为特征和需求偏好，提出针对性的产品和服务推荐，以满足客户需求。
2. 提供关于客户群体调整、市场扩展等的建议，以拓展银行的客户群和市场份额。
3. 对银行的营销策略、渠道建设等方面提供建议，以提升客户的满意度和银行业绩。
报告结论：通过对银行客户进行综合分析，可以得出客户概况、行为特征和需求偏好等方面的结论。
根据这些结论，可以对银行的业务和运营进行调整和改进，以更好地满足客户需求，提升客户满意度和银行经营绩效。
同时，还可以为银行的风险控制提供参考，减少不良贷款率和违约率等风险。
银行客户服务分析报告
银行客户服务分析报告1. 引言本报告旨在分析银行的客户服务情况，并提供改进建议，以提升客户满意度和增加银行的竞争力。
通过对客户服务过程的分析和数据的统计，我们将得出客户服务的关键问题和可能的解决方案。
2. 数据收集与分析为了获得客户服务的全面了解，我们采集了以下数据： - 客户反馈调查：通过在线调查问卷和电话访谈，我们收集了客户对银行服务的意见和建议。
- 客户投诉记录：分析了银行收到的客户投诉并对其进行分类和统计。
- 服务质量指标：对银行的服务质量进行了量化分析，包括平均等待时间、服务员反应速度等。
基于以上数据，我们得出以下分析结果：3. 客户服务关键问题分析3.1 长时间等待根据客户调查和服务质量指标，我们发现很多客户抱怨在银行排队等待时间过长的问题。
这种长时间等待不仅浪费客户的时间，也降低了客户的满意度。
3.2 服务员素质不一客户反馈中提到了服务员的素质不一，有些服务员态度友好并提供了专业的帮助，而另一些服务员则缺乏耐心和专业知识，给客户带来了困扰。
3.3 缺乏个性化服务银行的服务缺乏个性化，客户希望得到更加定制化的服务，以满足他们多样化的需求。
目前的服务模式无法满足客户的个性化需求。
4. 改进建议基于以上分析结果，我们提出以下改进建议，以提高银行的客户服务质量：4.1 提升服务效率•减少等待时间：通过增加服务窗口、提高服务员效率等方式，减少客户排队等待时间。
•推行预约服务：为客户提供预约服务，减少客户等待时间，同时提高服务的个性化程度。
4.2 加强服务员培训•提高服务水平：加强服务员的培训，包括礼仪、专业知识和解决问题的能力等方面，提升服务员的素质和专业性。
•强调客户至上：培养服务员对客户需求的敏感度和关注度，确保每个客户都能得到高质量的服务。
4.3 实施个性化服务•客户分群：根据客户的需求和偏好，将客户分为不同的群体，并为每个群体提供相应的个性化服务。
•优化客户关系管理系统：建立客户关系管理系统，记录客户的交易历史和需求，以便银行能够更好地理解客户并提供相关的个性化服务。
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数据集(属性) 数据集(属性)
• • • • • • • • • • • • Statement High Balance(最高交易账目) Statement Aggregate Debit Balance(聚集透支账目) Statement Aggregate Debit Day(透支账目的天数) Statement Aggregate Credit Balance(聚集存款账目) Statement Aggregate Credit Day(存款账目的开数) Return Check Count(退回支票的次数) Status(客户状态) Audit Granding(授权级别，越高则风险越低) Salary Before Last Month(上一个月之前自动付款的账目) Salary last Month(上一个月自动付款的账目) Salary this Month(这一个月自动付款的账目) Count of Credit this Month(这个月存款的次数)
4
数据集(属性) 数据集(属性)
• • • • • • • • • • •
5
Count of Debit this Month(这个月取款的次数) Count of OD(透支的次数) Amount of Deposit this Month(本月存款的账目) Amount of Withdraw this Month(本月取款的账目) Last Transaction Date(上一次交易的日期) Country Code(客户所属的国家) Birthday(生日) Sex(性别)
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聚类结果分析(账户当前余额 )
• 分析其他的八个聚类
• 聚类4是占61.81%的最大的普通客户群 聚类4 普通客户群，该客户群中几乎所有 普通客户群 的客户的当前余额都为正值，其均值为五千多，标准差为两 万多不会太小，说明该庞大的客户群还是可以再继续细分的。 • 聚类5是占19.85%的第二大的客户群，该客户群比最大的客户 聚类5 群聚类4来说它的当前余额均值高很多，达两万多元。因此可 以说聚类5是大量普通客户中的中等存款额度的账户 大量普通客户中的中等存款额度的账户（不包括 大量普通客户中的中等存款额度的账户 低存款额度的账户）。 • 聚类7是账户当前余额为正值但存款额度较低的客户群。 聚类7 • 聚类1，2，6，8，10这五个聚类在当前账户余额这一属性上 不能发现其明显的特征，我们将在后续的其他属性上的分析 发现其聚类特征。
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聚类结果分析(最低及最高交易账目 )
• 聚类4这个最大的客户群的最低和最高交易账目的平均值保持 聚类4 在一个中等 中等的水平，最低四千多，最高八千多； 中等 • 第二大客户群聚类5的最低和最高交易账目的均值都较聚类4高 群聚类5 群聚类 很多，这也同样能够说明聚类5是大量的中等偏高的存储客户 中等偏高的存储客户。 中等偏高的存储客户 • 聚类7的最低和最高交易账目都较低（正值），属于小额储蓄 聚类7 客户。 • 聚类6和聚类8的最低交易账目平均为负值（属于透支），最高 交易账目平均为正值（属于储蓄），因此该类型客户属于有储 有储 蓄有透支的信用消费型客户。 蓄有透支的信用消费型客户 • 聚类1，2，10在这一属性上还不能分析出很明显的聚类特征
2
数据集
• 客户数据集包含10,000条客户数据 • 包含有31个特征(属性), 分别为:
• • • • • • • • • • Bank No(银行代码，其值有：004,024,077等) Account num(账户代码) Short Name(客户名字) First Contact Date(第一次接触日期) account open date(账户开户日期) account balance(账户当前余额) account low balance(账户曾经最低余额) account high balance(账户曾经最高余额) balance category(余额类型) Statement Low Balance(最低交易账目，有正有负)
• •
方法
• k-means算法
选取的特征
• 从31个原始属性值中选取23个属性用作聚类（都是数值型或标称型的）
•
聚类参数
• 在经过规格化处理后的数据集中，用k-means算法在选定的23个属性 源自进行聚类，设定聚类数为10.8
各聚类大小
• 各聚类所包含的客户数量如下表
1
聚类 聚类1 聚类2 聚类3 聚类4 聚类5 聚类6 聚类7 聚类8 聚类9 聚类10 客户数量 145 69 133 6183 1985 213 46 446 413 368
6
数据预处理(规格化)
• 数值型特征: 采用如下公式规格化到[0, 1]区间
x − xmin x' = xmax − xmin
• 标称型特征、日期型特征和字符串型特征保持不变
7
聚类分析
• 目标
• 我们的目的是对客户进行分群，从而使银行可以对不同群体的客户提 供不同的服务。因此聚类分析是对客户进行自动分群的有效方法。
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聚类结果分析(透支账目/存款账目 )
• 下表所示为聚集透支账目及透支账目天数、聚集存款账目及存 款账目天数的均值和标准差。
聚集透支账目 聚类 聚类1 聚类2 聚类3 聚类4 聚类5 聚类6 聚类7 聚类8 聚类9 聚类10 均值 0 0 0 0 0 99402.83 0 17345.04 596935.00 0 标准差 0 0 0 0 0 202963.80 0 51581.64 1384363.12 0 透支账目天数 均值 0 0 0 0.00 0 15.64 0 3.63 25.39 0 标准 差 0 0 0 0.03 0 4.39 0 2.61 1.31 0 聚集存款账目 均值 621553.94 862332.67 3987771.63 145729.02 599440.68 66568.08 75543.65 170027.62 2744.67 907077.21 标准差 1893055.17 2188134.51 15631280.74 582818.60 1531141.41 130475.92 239671.98 856644.63 15650.27 2107278.80 存款账目天数 均值 26 26 26 26.00 26 10.36 26 22.37 0.61 26 标准差 0 0 0 0.03 0 4.39 0 2.61 1.31 0 18
14
聚类结果分析(最低及最高交易账目 )
• 下表所示为各聚类的最低交易账目和最高交易账目的均值与 标准差
聚类 聚类1 聚类2 2 聚类3 聚类4 聚类5 聚类6 聚类7 聚类8 聚类9 聚类10 最低交易账目 均值 21710.57 25422.80 137112.35 4664.66 15040.53 -9205.019 1703.67 -9331.17 -27823.94 16948.34 标准差 67398.29 71501.18 560335.78 21531.07 49724.59 15566.66 5667.138 32766.50 64684.33 54751.53 最高交易账目 均值 30649.77 43955.38 180985.33 8869.53 43980.40 15999.42 5432.09 26126.10 -12265.06 74335.21 标准差 87211.66 100110.53 617496.38 31149.29 109262.32 28870.03 12143.86 143537.61 33615.10 148054.73 15
数据预处理
• 我们选用Weka数据挖掘工具来对客户的账户数据进 行分析，因此所有的原始数据都必须转换成能被We ka处理的数据集格式。 • 原始数据集的特征主要有四种类型的，分别是：数 值型(numeric)、标称型(nominal)、日期型(date)和 字符串型(string)。 • 对于缺失的属性值，因为Weka中的算法能自动处理 属性值缺失的情况，所以按Weka数据集的格式要求 用“?”表示。
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聚类结果分析(账户当前余额 )
• 下表所示为10个聚类中各聚类的账户当前余额的正负及账户当 前余额的均值和标准差
聚类 聚类1 聚类2 聚类3 聚类4 聚类5 聚类6 聚类7 聚类8 聚类9 聚类10 当前余额正负 + 145 69 133 6182 1985 119 46 380 0 368 – 0 0 0 1 0 94 0 66 413 0 当前余额值 均值 24445.50 29164.41 152882.48 5571.17 22102.61 8432.82 2093.91 7729.67 -24728.68 36264.24 标准差 73408.73 78077.97 604633.58 23957.76 64825.42 18680.66 5798.48 33233.11 61844.23 93389.14
聚类结果分析(最低及最高交易账目 )
• 明显聚类特征:
• 聚类3的最低交易账目和最高交易账目的均值都最高， 聚类3 这说明该类账户一般是有大数额的资金流入 大数额的资金流入。 大数额的资金流入 • 聚类9的最低交易账目和最高交易账目的均值都最小， 聚类9 属于透支最多的一类 透支最多的一类，这说明该类账户是属于透支型的 透支最多的一类 透支型的 账户，透支额维持在一个比较高的水平，且其最高交易 账户 额平均也达负一万两千多，说明这类型账户平均很少正 向资金存入。
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对各聚类结果的处理
• 聚类后的各聚类结果的数据是规格化处理后的数据的结果， 我们要直观地分析各聚类的特点，必须把规格化的数据还 原为原始数据。例如，最小值为-10,000，最大值为1,00 0,000的当前账户余额规格化为[0,1]后就难以理解各账户 间存在的巨大差距，只有把它还原为原始的[-10000, 100 0000]才能使人直观地理解其存在的差距。 • 把各聚类的数据集还原为原始数据后，再计算各特征的均 值和标准差（数值型的特征）；或者各标称量的数量（标 称型的特征）。