数据挖掘应用实例-银行客户数据分析
数据挖掘的应用
数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过发现、提取和分析大量数据中的潜在模式、关系和趋势来提取实用信息的技术。
它可以匡助企业和组织从海量数据中获取有价值的洞察，以支持决策和战略制定。
以下是数据挖掘在不同领域的应用。
1. 零售业在零售业中，数据挖掘被广泛应用于市场营销和销售预测。
通过分析顾客购买历史和偏好，零售商可以了解消费者的需求，并根据这些信息制定个性化的推荐和促销策略。
此外，数据挖掘还可以匡助预测销售趋势和需求，以优化库存管理和供应链。
例如，一家超市可以通过数据挖掘技术分析顾客购买历史和购物篮组合，发现某些商品之间的关联性。
这样，他们可以将这些商品放在相邻的货架上，以促进交叉销售。
2. 金融领域在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、风险管理和欺诈检测。
通过分析客户的个人信息、交易历史和行为模式，银行和金融机构可以评估客户的信用风险，并制定相应的授信策略。
此外，数据挖掘还可以匡助发现潜在的欺诈行为，以保护金融机构和客户的利益。
举个例子，一家银行可以使用数据挖掘技术分析客户的交易数据，以检测异常交易模式，如大额转账或者频繁的跨国交易，从而及时发现潜在的欺诈行为。
3. 医疗保健在医疗保健领域，数据挖掘可以用于疾病预测、诊断辅助和药物研发。
通过分析患者的病历、生理指标和基因数据，医生和研究人员可以发现疾病的风险因素和早期预警信号，并制定相应的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以匡助医药公司发现新的药物靶点和疗效评估。
举个例子，研究人员可以使用数据挖掘技术分析大量的癌症患者数据，以发现不同基因变异与药物疗效的关联性，从而个性化治疗方案。
4. 物流和运输在物流和运输领域，数据挖掘可以用于路线优化、货物跟踪和运输效率提升。
通过分析历史运输数据和实时交通信息，物流公司可以找到最佳的路线和交通模式，以减少运输时间和成本。
此外，数据挖掘还可以匡助预测货物的交付时间和提供实时的货物跟踪服务。
举个例子，一家物流公司可以使用数据挖掘技术分析历史运输数据和交通流量数据，以确定最佳的配送路线和交通模式，从而提高物流效率和客户满意度。
数据挖掘在金融业的应用分析
数据挖掘在金融业的应用分析随着信息技术的不断发展，数据成为了各行各业的基石。
在金融业中，数据分析更是成为重要的一环。
而其中，数据挖掘技术则是金融业中不可或缺的一种技术。
本文将就数据挖掘技术在金融业中的应用进行分析和讨论。
一、数据挖掘能为金融业提供哪些价值？1、精细化营销金融机构有海量的客户，各个客户都有其不同的需求和偏好。
利用数据挖掘技术，金融机构可以将客户数据整合起来进行分析，精细地分析出不同的客户群体，对不同的客户群体制定不同的营销策略，进而提高营销效果。
2、风险评估金融机构需要将资金投放到不同的投资项目中，而每个项目都存在着一定的风险。
利用数据挖掘技术进行风险评估可以大大提高投资的成功率，减少投资失败的情况。
同时，风险评估也可以帮助金融机构制定更加合理的风险管理策略。
3、客户行为分析客户行为是金融机构重要的研究对象之一，利用数据挖掘技术可以对客户的信用记录、交易记录、行为喜好进行分析，从而了解客户的需求和更好地服务客户，吸引更多客户。
二、数据挖掘在金融业中的应用案例1、信用卡评分模型信用卡运作过程中最重要的是信用风险管理。
银行通过对已存在信用历史记录的客户进行数据挖掘和分析，构建起客户信用分数模型，对于新的客户，评价其信用的可靠性和人品品质，对于已有客户，不断调整分数，提供更加适合的服务和产品。
2、金融产品推荐不同客户有不同的金融需求，金融机构可以利用数据挖掘技术分析客户的信息，对客户进行个性化的推荐，例如个性贷款或投资组合，从而让金融产品更加符合客户的需求。
3、交易欺诈检测金融机构常常会遭受欺诈交易的攻击，导致巨额的财务损失，甚至影响企业的声誉。
利用数据挖掘技术，金融机构可以对交易进行实时监控和分析，判断交易是否安全，从而有效地检测和防止欺诈交易。
三、金融机构挖掘数据时应注意的问题1、数据保密问题金融机构需要处理很多敏感的数据，许多这些数据都是可以被滥用的，因此，数据保密就是非常重要的一点。
数据挖掘与预测分析的应用案例
数据挖掘与预测分析的应用案例数据挖掘和预测分析作为一种数据分析的方法，在各个领域都有着广泛的应用。
它们可以帮助企业从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，进而做出准确的预测和决策。
本文将通过以下三个实际案例来说明数据挖掘与预测分析的应用。
案例一：零售业的销售预测在零售业中，准确地预测销售量对于生产计划、库存管理和进货策略至关重要。
一家连锁超市利用历史销售数据、产品特征和促销活动等信息，应用数据挖掘技术进行销售预测。
首先，他们通过对历史销售数据进行分析，发现了销售量与时间、季节、节假日等因素之间的关系。
然后，他们建立了一个预测模型，利用这些因素进行销售预测。
最后，他们将预测结果应用于库存管理和供应链优化，取得了较好的效果。
案例二：医疗行业的疾病预测医疗行业的疾病预测对于早期诊断和治疗具有重要意义。
一家医院利用患者的个人信息、生活习惯、家族病史等数据，应用预测分析技术进行疾病预测。
他们首先收集了大量的数据，包括已经确诊的病人和健康人群的数据。
然后，他们利用这些数据构建了一个预测模型，通过对新患者的数据进行分析，预测其患病的风险。
最后，他们将这些预测结果应用于临床诊断和个性化治疗，提高了病人的生存率和治疗效果。
案例三：金融行业的信用评估在金融行业中，准确地评估客户的信用状况对于风险控制和贷款决策非常重要。
一家银行利用客户的个人信息、财务状况、征信记录等数据，应用数据挖掘技术进行信用评估。
他们首先收集了大量的数据，包括已经发生违约的客户和正常还款的客户的数据。
然后，他们利用这些数据构建了一个预测模型，通过对新客户的数据进行分析，预测其违约的可能性。
最后，他们将这些评估结果应用于贷款决策和风险控制，降低了违约风险和损失。
综上所述，数据挖掘和预测分析在各个领域都有广泛的应用。
通过运用这些技术，企业可以从海量的数据中提取有用的信息，进行准确的预测和决策。
无论是销售预测、疾病预测还是信用评估，数据挖掘和预测分析都为企业提供了重要的工具和方法。
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。
数据挖掘的应用与案例分析
数据挖掘的应用与案例分析随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了一个热门话题。
数据挖掘是指从大量数据中获取有价值的信息或发现未知的关联性。
在许多领域，数据挖掘被广泛应用，如金融、医疗、电商和安全等。
本文将重点介绍数据挖掘的应用和案例分析。
一、金融领域金融领域是数据挖掘的重要应用之一。
通过对银行、证券、保险等机构的客户数据进行挖掘，可以发现客户的行为模式和需求，洞察市场趋势和金融风险。
此外，数据挖掘还可以预测股价、汇率和利率等金融指标，为投资者提供决策依据。
以信用卡欺诈检测为例，利用数据挖掘技术可以通过对持卡人的交易行为进行分析，检测出异常交易并及时提醒客户和银行。
此外，利用历史交易数据和行为分析，可以建立信用评分模型，评估客户的信用风险等级。
二、医疗领域医疗领域是数据挖掘的另一个应用领域。
通过对病人的病历和医学数据进行挖掘，可以发现疾病的潜在因素和预测疾病的进展。
此外，数据挖掘还可以提高疾病诊断的准确性和治疗效果，为医生提供决策依据。
以肺癌病例为例，利用数据挖掘技术可以发现某些肺癌患者私有的治疗特征，通过比对肺癌患者信息和治疗的数据，可以为肺癌患者提供治疗建议，帮助患者更好地应对肺癌。
三、电商领域电商领域也是数据挖掘的应用领域之一。
通过对消费者的购买行为和偏好进行挖掘，可以为电商企业提供有价值的市场洞见和优化营销策略。
此外，数据挖掘还可以提高商品推荐的准确性和用户的购物体验。
以淘宝为例，利用数据挖掘技术可以发现用户购买商品的频率和偏好，对用户进行分层和个性化推荐，提高用户的购买转化率和忠诚度。
同时，利用数据挖掘技术还可以发现商品热卖和流行趋势，为商家提供市场洞见和调整产品策略的决策支持。
四、安全领域安全领域也是数据挖掘的一个重要应用领域，通过对网络数据和行为进行挖掘，可以发现恶意攻击和网络犯罪的特征和趋势。
此外，数据挖掘还可以提高网络安全预警的准确性和响应能力。
以网络安全为例，利用数据挖掘技术可以发现黑客攻击的特征和模式，建立安全攻击预测模型，及时发现和预警网络安全风险。
大数据分析应用案例分享
大数据分析应用案例分享随着信息技术的高速发展，数据这一资源也变得越来越重要。
大数据分析便是在这背景下应运而生的一项重要技术。
大数据分析是指针对海量数据，从中提取有用信息、进行数据挖掘和分析的过程。
在工业、金融、医疗、交通等各个领域，大数据分析都发挥着重要的作用。
一、金融领域大数据分析应用实例金融领域的大数据分析一直是众多企业投资的热点。
大数据分析在金融行业中的应用主要包括风险控制、市场分析、投资组合管理等方面。
以下是银行行业的应用实例。
1. 风险控制一个银行的客户关系管理系统 (CRM) 很大程度上依赖于其风险控制策略。
对于一个新客户，银行可以通过大数据技术自动审查该用户的信用记录、贷款历史和其他行为，以评估该客户可以得到多少贷款批准以及贷款的利率。
2. 市场分析大型银行需要跟踪和分析大量交易贸易数据和市场数据，以追踪最新市场走势，并确保其产品和服务能够满足各个阶段的客户需求。
大数据分析可以帮助银行自动抓住市场趋势和变化。
3. 投资组合管理越来越多的银行在使用大数据技术作为投资组合管理的一种手段。
这种方法基于银行的资产管理策略，为客户制定最优的资产组合。
二、医疗领域大数据分析应用实例医疗领域是另一个大数据分析的重要领域。
随着越来越多的医疗保健机构和药品生产商使用庞大的医学文献和患者记录，大数据分析在医疗行业中的应用也不断增加。
1. 传染病控制全球范围内传染病是一项重要的公共卫生问题。
通过整合和分析大量的数据，可以及早识别和预测传染病暴发的情况。
这有助于政府部门，医学专家和医疗保健公司制定更好的策略来控制传染病的流行。
2. 诊断支持与药物研究大数据分析的目标是让数据更加智能化。
医疗保健公司能够利用来自整个行业的大量数据，从中提取出有用的信息，以辅助诊断和治疗。
此外，在药物研究方面也有了更多的技术支持，各种分析工具和算法已被广泛应用于药物研究。
三、电商领域大数据分析应用实例电子商务业是另一个应用大数据的领域。
银行工作中的数据挖掘方法与案例分享
银行工作中的数据挖掘方法与案例分享在当今信息爆炸的时代，数据已经成为各行各业的重要资源。
银行作为金融行业的重要组成部分，也不例外。
银行拥有大量的客户数据、交易数据等，利用这些数据进行数据挖掘分析，可以帮助银行更好地了解客户需求、优化业务流程、提高风险控制能力等。
本文将介绍银行工作中常用的数据挖掘方法，并分享一些实际案例。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘方法，它可以帮助银行发现不同变量之间的关联关系。
例如，银行可以利用关联规则挖掘分析客户的消费习惯，从而精准地推送相关产品和服务。
此外，关联规则挖掘还可以用于分析信用卡交易数据，帮助银行发现异常交易行为，提高风险控制能力。
案例分享：某银行利用关联规则挖掘分析信用卡交易数据，发现了一组异常交易行为。
这些交易都发生在深夜，并且金额较大，与持卡人平时的消费习惯明显不符。
通过进一步调查，银行发现这些交易是由盗刷者所为。
及时发现并阻止了这些异常交易，银行成功保护了客户的资金安全。
二、聚类分析聚类分析是一种常用的无监督学习方法，它可以将数据集中相似的样本归为一类。
在银行工作中，聚类分析可以帮助银行发现不同客户群体的特征和行为模式，为精准营销和定制化服务提供依据。
案例分享：某银行利用聚类分析对客户进行分群，发现了两个明显的客户群体：一类是年轻人，他们更倾向于使用移动支付和线上银行服务；另一类是中老年人，他们更喜欢传统的网点服务。
基于这一发现，银行针对不同客户群体推出了不同的产品和服务，提高了客户满意度和业务收入。
三、决策树算法决策树算法是一种常用的监督学习方法，它可以根据已有的数据建立决策树模型，用于预测和分类。
在银行工作中，决策树算法可以帮助银行进行风险评估和信用评级。
案例分享：某银行利用决策树算法对客户进行信用评级，根据客户的个人信息、财务状况等指标，预测客户的信用状况。
通过信用评级，银行可以更好地判断客户的还款能力，从而制定相应的贷款政策和利率。
商业智能和数据挖掘技术应用案例分析
商业智能和数据挖掘技术应用案例分析随着信息化时代的到来，数据大爆发，商业行为深入人心，商业竞争异常激烈。
因此，借助商业智能和数据挖掘技术，成为了企业提高效率，增强竞争力必不可少的一部分。
商业智能是一种商业信息管理和分析的方法，通过对企业数据的收集、分析和展示，帮助企业决策者及时准确地认识企业状况，发现潜在问题，解决实际问题。
其中，数据挖掘是商业智能的主要方法之一，它通过发掘数据中的隐藏规律，挖掘出大量重要信息和资讯，为企业管理决策提供支持。
下面，我们将通过几个案例，来分析商业智能和数据挖掘技术在实际生产中的应用。
案例一：XX集团客户流失问题解决XX集团是一家规模庞大的企业，拥有几百万的客户，但是他们在维持客户数量方面一直感到十分困难。
于是，XX集团找到了数据挖掘技术的专家，企图通过商业智能的方式，洞悉客户的流失原因并给出相对应的解决方案。
首先，经过对头一部分的客户数据分析，研究人员发现XX集团客户流失的主要原因是产品风险性高，存在一定的风险，但这部分信息并没有被充分告知。
然后，研究人员运用数据挖掘技术，对集团内部的数据进行整合和分析，找出新客户的开销和消费情况，分析客户的购买喜好，并在此基础上，重新制定了推销策略，提高客户满意度，减少客户的流失率。
通过数据挖掘技术的有效应用，XX集团的客户流失率得以大大减低，同时更好地了解市场和客户的需求，改进产品的质量和特性。
案例二：雷军及其小米公司的商业智能策略作为中国手机市场中的领袖，小米在短短几年内，从一家软件公司发展成为全球知名的移动智能制造商，这其中一个重要的因素就是要归功于雷军的商业智能策略。
雷军为其公司的R&D技术团队提供强有力的支持，使生产的产品不仅与市场需求保持同步，而且在技术方面也领先于其他制造商。
除此之外，雷军使用了商业智能技术来监控该公司的收支和其他财务领域，从而取得了对公司财务状况的了解，带领公司创造更多的计划和进行更多的决策。
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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， 这说明该类账户一般是有大数额的资金流入。
• 聚类9的最低交易账目和最高交易账目的均值都最小， 属于透支最多的一类，这说明该类账户是属于透支型的 账户，透支额维持在一个比较高的水平，且其最高交易 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。
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。
4
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)
• 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）。
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聚类结果分析(账户当前余额 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
16
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 在一个中等的水平，最低四千多，最高八千多； • 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 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。 • 聚类7的最低和最高交易账目都较低（正值），属于小额储蓄 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 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
1531141.41
130475.92 239671.98 856644.63 15650.27 2107278.80
26
10.36 26 22.37 0.61 26
0
4.39 0 2.61 1.31 0 18
聚类结果分析(透支账目/存款账目 )
• 聚类3的聚集存款账目很高,均值达三百多万，该类型客 户几乎不透支，但该类型客户的聚集存款账目的标准差 也奇高，达一千五百多万，这也印证了前面所说的高收 入群体中的各个体收入差距还是很大的。
17
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 均值 0 0 0 0 标准差 0 0 0 0 透支账目天数 均值 0 0 0 0.00 标准 差 0 0 0 0.03 聚集存款账目 均值 621553.94 862332.67 3987771.63 145729.02 标准差 1893055.17 2188134.51 15631280.74 582818.60 存款账目天数 均值 26 26 26 26.00 标准差 0 0 0 0.03
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)
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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 最低交易账目 均值 21710.57 标准差 67398.29 最高交易账目 均值 30649.77 标准差 87211.66
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
12
聚类结果分析(账户当前余额 )
• 最明显的特殊客户群有两个 :
• 一个是聚类3的客户群，该聚类的当前余额均值达十五万左 右，比其他聚类的当前余额均值高出一个数量级。所以可 以初步判断该聚类的客户是存款额高或者说是高收入的客 户群。另外，该聚类当前余额的标准差也很大，这说明在 富有的客户群中各客户的收入差距也是很大的，有的达百 万、千万、甚至上亿.
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。
43955.38
180985.33 8869.53 43980.40 15999.42 5432.09 26126.10 -12265.06 74335.21
100110.53
617496.38 31149.29 109262.32 28870.03 12143.86 143537.61 33615.10 148054.73 15
• • •
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 上进行聚类，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
表1
聚类 客户数量
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
25422.80
137112.35 4664.66 15040.53 -9205.019 1703.67 -9331.17 -27823.94 16948.34
71501.18
560335.78 21531.07 49724.59 15566.66 5667.138 32766.50 64684.33 54751.53
• 另一个明显的特殊客户群是聚类9所示的客户群。该客户群 中的413个客户当前账户余额都为负值，且其均值达负两万 多元。因此可以认定该客户群是高透支的客户群。后面还 会分析的透支额、透支次数、透支时间等属性的分析同样 可以印证我们这个结论.
13
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，该客户群中几乎所有 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 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（不包括 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。
• 聚类9是高额度透支账户，聚集透支账目均值接近六十 万，但聚集存款账目均值仅有两千多，并且其透支时间 长，平均达二十五天多。所以，该类型账户应该是长期 处于透支状态。
19
聚类结果分析(透支账目/存款账目 )
145
69 133 6183 1985 213 46 446 413 368
9
对聚类大小的分析
由表1可知，各聚类有大有小，且大小悬殊，但也合乎 客户关系处理的目的。客户关系管理的往往是找出一小部 分的特殊客户（占20%左右）来进行特别地对待。在上表 所示的10个聚类中，除去最大的聚类4后其余9个聚类的 客户数达3818人，占总客户量的38.18%；除去最大的两 个聚类（聚类4和聚类5）后其余8个聚类的客户数达1833 人，占总客户量的18.33%.
3
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)