基于数据挖掘的银行客户消费行为分析与研究
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》范文

《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》篇一基于数据挖掘的银行客户流失预测研究一、引言随着市场竞争的日益激烈,银行客户流失问题已成为银行业务发展的重要挑战之一。
为了有效地降低客户流失率,提高业务竞争力,基于数据挖掘的银行客户流失预测研究显得尤为重要。
本文旨在通过分析银行客户数据,建立客户流失预测模型,为银行制定有效的客户保留策略提供科学依据。
二、数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程,通过对数据的分析、处理和建模,发现数据中的潜在规律和模式。
在银行客户流失预测中,数据挖掘技术可以有效地提取客户信息、交易行为、服务体验等关键因素,为预测模型提供有力的支持。
三、数据来源与处理本文所使用的数据主要来源于某银行的客户数据系统。
首先,对数据进行清洗和预处理,包括去除重复数据、处理缺失值、异常值等。
其次,根据研究目的和需求,选取与客户流失相关的特征变量,如客户基本信息、交易行为、服务体验等。
最后,将数据进行标准化处理,以便进行后续的分析和建模。
四、预测模型建立本文采用机器学习算法建立客户流失预测模型。
具体步骤如下:1. 特征选择:根据数据特点,选择合适的特征变量,如客户年龄、性别、职业、收入水平、交易频率、交易金额、服务满意度等。
2. 模型训练:采用监督学习算法,如逻辑回归、决策树、随机森林等,对数据进行训练,建立预测模型。
3. 模型评估:采用交叉验证等方法,对模型的性能进行评估,包括准确率、召回率、F1值等指标。
4. 模型优化:根据评估结果,对模型进行优化,如调整特征权重、调整模型参数等,以提高预测精度。
五、实证分析以某银行为例,采用上述方法建立客户流失预测模型。
首先,对数据进行预处理和特征选择。
其次,采用逻辑回归和随机森林两种算法进行模型训练。
最后,对两种模型的性能进行评估和比较。
实验结果表明,随机森林算法在客户流失预测中具有较高的准确率和召回率。
通过对模型的分析,发现客户年龄、性别、交易行为等因素对客户流失具有显著影响。
银行工作中的客户调研与需求分析

银行工作中的客户调研与需求分析在银行工作中,客户调研和需求分析是非常重要的环节。
通过对客户的需求进行调查和分析,银行可以更好地了解客户的需求,提供更加满足客户需求的产品和服务。
本文将探讨银行工作中客户调研和需求分析的方法和重要性。
一、客户调研的方法1.面对面访谈:银行可以通过面对面的访谈与客户直接沟通,了解他们的意见和建议。
通过这种方式收集到的信息更加详细和准确。
2.问卷调查:银行可以设计问卷调查,通过统计分析客户的回答,了解他们的需求和偏好。
问卷调查可以帮助银行在较短时间内获得大量客户的反馈。
3.数据挖掘:银行可以通过分析客户的交易数据和行为数据,探索客户的消费习惯和偏好,进一步了解他们的需求。
二、客户调研的重要性1.了解客户需求:客户调研是了解客户需求的重要途径。
只有了解客户的需求,银行才能更好地满足客户的期望,提供有针对性的产品和服务。
2.提高客户满意度:通过调研客户意见和建议,银行可以不断改进产品和服务,提高客户满意度。
客户满意度的提升将有助于银行增强客户忠诚度,同时吸引更多新客户。
3.优化产品和服务:客户调研可以帮助银行发现产品和服务存在的不足,针对性地进行改进。
例如,如果大多数客户对某个产品的使用体验不满意,银行可以重新设计产品,提升其用户友好性。
三、需求分析的方法1.用户故事:通过与客户交流和观察,银行可以整理客户的用户故事,即他们在具体场景下的需求和行为。
用户故事可以帮助银行更好地理解客户需求,指导产品和服务的开发。
2.市场调研:除了与客户直接沟通外,银行可以进行市场调研,了解竞争对手的产品和服务,在此基础上分析客户需求。
市场调研可以帮助银行找到整个行业的发展趋势,并据此确定产品和服务的发展方向。
3.数据分析:银行可以通过数据分析客户的交易记录、消费行为等信息,挖掘出隐含的需求。
数据分析可以帮助银行发现客户在使用产品和服务过程中的痛点和不满,进而优化这些方面。
四、需求分析的重要性1.产品定位:需求分析可以帮助银行确定产品的定位。
基于数据挖掘的银行客户消费行为分析与研究

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研发展一 一 -
基 于数 据挖 掘 的银 行 客户 消费行为分 析 与研 究
山东省农村信用社联合社黄岛科技 中心 刘春霖
【 摘要 】随着经济社会 的发 展,银 行客 户的消 费水平 也相应提高 ,银行 营业网 点的增 多为客 户消费提供 了极大 的方便 ,从实体 商店到 网络虚 拟店铺 ,银 行卡消费随处可 见 ,而对基于信 息管理 的银行客 户消 费行为进行存储 、分析 、挖 掘、再利用的智能分 析, 已成为 当前数据 挖掘技术的一个 新的研 究热点和应用领域 。本 文借 助于数据挖掘 技术对此进行 了分析和研 究,为今后银行业务开展提供数据依据和决策支持 ,具有 一定 的研究价值 。 【 关键词】银行客 户;虚拟 网店 ;数据挖掘 ;智 能分析
一
根据 消费行为 ,能给客户提供更 加满意 的银行 产 品服 务,起到提 升服务 品牌 的 目的;三是提 高银 行对客户管理 的精准性 ,使 管理 和效益达 到双 赢 目的 ;四是通过消费行为 分析 ,改进不 足和 完善服务 ,提 高客户忠诚度 ,更有利于银 行产 品市场营销 。 5 . 综述 通 过 对银 行 、商 户 、银 行客 户 的综 合信 息 ,特 别是银行客户 消费行为信 息等 进行综合 汇集 ,在实体商户 中的消费行为 、网络中的 电 子 消 费行 为 、历 史银 行业 务等 信 息 的综 合数 据 挖 掘 , 结 果 表 明 : 对 银 行 客 户 消 费 行 为 智 能分析 可在客户维护 、银行产 品研发 、客户群 建立 、银行商户管理 、银行客户信用 等管理方 面 ,有利于改进和提 高银行管理 工作 。同时 , 及早发 现银行客户 的资金流转 、交 易的异常情 况 ,并进行重点追踪 、分析 ,以便后 续工作需 要 。这在 银行业务管 理中具有较好 的研 究和应
基于数据挖掘模型的城商行长尾客户价值提升研究

基于数据挖掘模型的城商行长尾客户价值提升研究陈㊀萍㊀㊀钟㊀柯(贵阳银行股份有限公司ꎬ贵州㊀贵阳㊀550009)摘㊀要:当前受互联网金融冲击㊁国有大行业务下沉等多重因素的影响ꎬ区域性城商行普遍面临新客拓展难㊁拓客成本越来越高的不利局面ꎮ因此ꎬ部分银行纷纷探索存量长尾客户经营ꎬ将庞大的存量客户视作尚未挖掘的 金矿 ꎮ但面对这座 金矿 ꎬ城商行却一直未找到打开的 钥匙 ꎬ在经营过程中表现往往力不从心ꎮ文章以区域性城商行作为研究对象ꎬ利用XGBoost算法进行构建长尾客户提升模型ꎬ基于模型结果针对性提出长尾客户经营策略建议ꎬ为城商行开展长尾客户经营提供实践参考ꎮ关键词:长尾客户ꎻ数据挖掘ꎻ城商行中图分类号:F272㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀文章编号:1671-6728(2023)18-0129-04㊀㊀银行业作为金融业的传统行业ꎬ在过去几十年里随着经济的腾飞一路高歌猛进ꎮ根据银保监会2022年3月21日公布数据ꎬ2021年末银行业金融机构总数达到4602家ꎬ其中城商行数量达128家ꎬ平均每个省份拥有4家城商行ꎮ同时ꎬ根据中国银行业协会发布的«城市商业银行发展报告2022»ꎬ2021年末城商行总资产规模达45.1万亿元ꎬ占整个银行业金融机构比重达13.1%ꎮ以城商行为代表的中小银行已成为我国银行体系的重要组成部分ꎬ城商行保持稳健发展对支持地方经济发展㊁提高社会金融服务能力㊁践行普惠金融有着重要意义ꎮ近年来ꎬ在日趋激烈的竞争环境下ꎬ不同银行机构为拓展新客户ꎬ纷纷采取了免除小额账户管理费㊁短信费等服务费用的手段ꎬ在获得大量新增账户的同时ꎬ也积累了庞大体量的客户群体ꎮ虽然当前政策规定同一个人在同一家银行只能开立一个I类户ꎬ但据中国人民银行2021年12月03日发布的«2021年第三季度支付体系运行总体情况»显示ꎬ2021年末我国人均持有银行卡6.55张ꎬ一个客户持有多个银行账户的现象成为常态ꎬ金融机构间客户交叉现象十分普遍ꎮ由于客户高度交叉ꎬ围绕争取客户金融服务主办行的竞争持续加剧ꎬ传统金融服务遵循 二八定律 ꎬ纷纷将资源投向给银行带来80%利润的高端客户ꎬ从而导致大量 睡眠账户 无人问津ꎬ进而形成大量的 长尾客户 ꎮ关于长尾理论研究最早开始于2004年美国学者克里斯 安德森ꎬ但至今尚无正式㊁明确的定义ꎮ 长尾客户 一词在国内最早流行于互联网运营领域ꎬ伴随着互联网金融的发展ꎬ长尾概念逐步被引入到金融行业ꎮ文章定义 长尾客户 是指金融资产规模相对较小㊁贡献值较低的个人客户或小微企业客户ꎬ其显著特征是数量庞大㊁单个客户净值较低㊁贡献度与活跃度较低ꎮ2021年12月和2022年1月ꎬ中国人民银行和银保监会先后发布«金融科技发展规划(2022 2025年)»«关于银行业保险业数字化转型的指导意见»ꎬ明确要求深化金融科技应用ꎬ全面推进银行业保险业数字化转型ꎬ从而提供更精准的金融服务ꎬ用更科学有效的方式激发 长尾客户 的群体效应ꎬ提升整体效益ꎮ因此ꎬ如何对庞大的 长尾客户 进行有效识别并为其提供相应的金融服务ꎬ已成为商业银行零售客户经营中亟须解决的问题ꎮ城商行依托本地服务优势ꎬ积累了大量的个人客户ꎬ范玮琛(2022)研究指出ꎬ商业银行长尾客户占据了很大比例ꎬ通常在80%左右ꎮ如何开发并经营好这批长尾客户ꎬ是大部分银行都要面临的一个课题ꎮ探索客户 长尾 原因并针对性地提出提升策略ꎬ是商业银行业务持续经营发展的需要ꎬ也是商业银行真正践行 以客户为中心 服务理念ꎬ优化自身客户结构ꎬ践行普惠金融的必由之路ꎮ一㊁长尾客户成因长尾客户形成原因是多方面的ꎬ一方面既有内部客户经营管理重点一直聚焦高端客户的原因ꎬ也有线上金融服务不断普及ꎬ账户开立越来越便捷的原因ꎮ另一方面ꎬ近年来互联网金融的快速发展ꎬ线上批量获客模式的兴起也是商业银行产生长尾客户的重要来源ꎮ总结来看ꎬ主要有以下三个方面的原因: (一)经营战略不重视传统商业银行客户经营普遍遵循经典 二八定律 ꎬ城商行客群经营更是如此ꎮ长期以来ꎬ绝大部分商业银行都将客户经营重心放在高端客户ꎬ各大银921行纷纷成立总行高端客户经营管理部门ꎬ专职负责高端客户经营管理ꎮ而体量较大㊁贡献度相对较低的长尾客户则处于长时间无人维护的状态ꎬ久而久之则在银行体系内部形成了大量的长尾客户ꎬ这些长尾客户占到商业银行整体客户体量的80%以上ꎮ因此ꎬ经营战略上的不重视或缺失是造成大量长尾客户的主要原因之一ꎮ(二)经营能力不足商业银行传统客户服务模式主要依靠线下营业网点辐射及客户经理维护ꎬ服务半径严重受限于人力及工具支撑ꎬ即使经营者想挖掘存量长尾客户ꎬ面对庞大的长尾客群ꎬ也是力不从心ꎬ有的银行主要采取批量化的营销手段ꎬ如批量短信营销等ꎬ大部分银行则不作任何处理ꎬ任由这部分客户 沉默 ꎮ长尾客户在商业银行并未享受到全面的金融服务ꎬ也无法满足客户多样化㊁个性化的需求ꎬ推出的产品常常与客户需求不匹配ꎬ这种模式即 以产品为中心 而非 以客户为中心 ꎮ这种服务模式不仅极大降低了长尾客户的服务体验ꎬ甚至会造成客户流失ꎬ一旦客户流失ꎬ再挽回的难度和成本就会很大ꎮ(三)批量获客的积累城商行长尾客户占比较大问题与其业务发展模式联系紧密ꎮ一方面ꎬ早期城商行业务开展模式主要依靠地方政府合作模式ꎬ大量进行批量化获客ꎮ批量化业务为城商行带来了大量的业务机会ꎬ也完成了城商行个人客户的积累ꎮ但由于城商行信息系统基础较差㊁内部管理不规范ꎬ导致大量的客户长期身份得不到核实㊁数据采集不精准㊁维度较少ꎬ这部分客户要实现精细化经营管理难度较大ꎬ久而久之ꎬ就积累了大量的长尾客户ꎮ另一方面ꎬ自2013年以来ꎬ随着互联网金融的快速发展ꎬ部分银行为快速获客ꎬ纷纷通过自建渠道或与第三方互联网企业合作的模式ꎬ通过线上批量业务ꎬ积累了大量长尾客户ꎮ二㊁运用XGBoost算法搭建长尾客户提升模型(一)建模样本说明为使建模样本数据更具代表性ꎬ文章选取了G银行作为实证研究对象ꎮG银行是一家资产规模超过6000亿元的中型城商行ꎬ客户总数超1200万ꎬ在城商行中具备较强的代表性ꎮ结合G银行经营实际ꎬ对样本做如下定义:一是将长尾客户定义为:当月资产低于一万元的客户ꎻ二是将正样本定义为:下月资产较本月大幅提升的客户ꎮ为了包含前端营销导向㊁年终奖发放等因素导致客户资产波动ꎬ文章选择了多个时间节点对建模样本按正负样本进行抽样ꎮ(二)特征变量选取1.特征加工文章围绕着长尾客户资产提升ꎬ从6个方面共计衍生百余个变量ꎬ衍生指标内容ꎬ如表1所示ꎮ表1㊀特征变量分类特征变量分类指标内容资产信息各类资产业务在G行的留存情况交易行为客户资金转入㊁转出㊁工资发放等交易情况偏好数据客户对各类消费类型的偏好程度产品属性客户当前持有各类产品的状态自然属性客户的基本信息ꎬ如年龄㊁性别等App登录行为客户登陆各个渠道的行为数据㊀㊀2.特征分析文章对特征变量中的异常值㊁重复值进行处理后ꎬ通过删除93个缺失率高于50%或IV值①<0.1的变量ꎬ最终文章确定入模变量35个ꎬ部分入模变量IV值展示ꎬ如表2所示ꎮ表2㊀部分入模变量IV值序号特征名称IV值1近三月入账金额1.932最近6个月内活期账户进账金额1.353该月与上月月日均差值1.224近一年AUM峰值1.195近半年AUM值离峰值最大差额1.1(三)模型构建模型围绕着长尾客户下月资产是否能较上月大幅提升进行预测ꎮ故采用效率更高㊁效果更好的监督学习算法XGBoost对正负样本进行分类预测ꎮXGBoost中文名为梯度提升决策树ꎬ是一个可拓展的Treeboosting算法ꎬ被广泛用于数据科学领域ꎬ其算法框架遵循2000年Friedman提出的boosting框架(Jeromeꎬ2000)ꎮ与传统GBDT相比ꎬXGBoost能够更快ꎬ更高效的训练模型ꎬ同时为了平衡目标函数和031 ①IV值(InformationValue)主要用来对输入变量进行编码和预测能力评估ꎮ特征变量IV值的大小即表示该变量预测能力的强弱ꎮIV值的取值范围是[0ꎬɕ)ꎬ通常ꎬIV值大于0.3说明该特征的预测能力比较强ꎬ大于0.1属于中等ꎮ模型的复杂程度ꎬ防止过度拟合ꎬXGBoost对损失函数做了二阶泰勒展开ꎬ并在目标函数中加入了正则项ꎬ求整体最优解ꎮXGBoost的基本组成元素为决策树ꎬ计算过程中不断生成新的树ꎬ每棵树都是基于上一棵树和目标值的差值来进行学习ꎬ从而降低模型的偏差ꎬ即将所有决策树的预测值累加起来形成最终模型对样本的预测值ꎮ最终模型结果的输出如下:yi=ðtk=1fk(xi)根据XGBoost算法计算35个入模变量的重要性ꎬ部分特征变量重要性排序如表3所示ꎬ结果显示近三月入账金额对模型的重要性最高ꎬ达0.37ꎬ其次为AUM值及AUM月日均值ꎮ表3㊀部分入模变量重要性序号特征名称重要性1近三月入账金额0.372AUM值0.123AUM月日均值0.054近一年平均工资0.055近一年AUM峰值0.04(四)模型评价文章主要采用AUC①和KS②两个指标对模型进行评价ꎬ结果如表4所示ꎬ可以看出ꎬ模型在训练集和测试集上的预测效果基本保持一致ꎬ且AUC值高于0.9ꎬKS值高于0.5ꎬ表明本模型具有较强的区分能力ꎬ能够有效预测下月资产大幅提升的长尾客户ꎮ表4㊀模型评价指标模型评价指标AUCKS训练集0.920.69测试集0.910.68(五)模型验证为了验证模型投产后区分能力与开发样本是否保持同等水平ꎬ同时具有较强的稳定性ꎬ文章选取了三个不同时间点的长尾客户数据作为验证集ꎬ对模型进行跨时间验证及稳定性验证ꎮ1.跨时间验证选取多个时间点的长尾客户数据对模型AUC及KS进行验证ꎬ验证结果如表5所示ꎬ在三个跨时间验证集上ꎬ模型的AUC保持在0.89ꎬKS保持在0.6以上ꎬ且均与开发样本基本保持一致ꎬ表明本模型投产后仍具有较强的区分能力ꎮ表5㊀模型评价指标跨时间验证模型评价指标AUCKS4月0.890.625月0.890.626月0.890.6㊀㊀2.稳定性验证选取多个时间点的长尾客户数据对各特征变量PSI③进行计算ꎬ计算结果如表6所示ꎬ特征变量的PSI均在0.1以下ꎬ表明文章构建的模型具有较强的稳定性ꎮ表6㊀部分特征的PSI值特征名称4月PSI5月PSI6月PSI近半年最近一次入账1000距今的天数0.060.070.07近一年AUM变异系数0.010.010.01近一年活期变异系数0.010.010.01近半年AUM值离峰值最大差额000近一年AUM峰值000(六)模型结果模型输出结果为下月长尾客户资产大幅提升的概率值ꎮ对模型预测概率进行排序ꎬ结合G行客户数据量ꎬ如表7所示ꎬ将概率按区间划分为高㊁中高㊁中㊁低四个概率等级ꎮ对客户资产提升概率精准预测后ꎬ针对不同概率等级客户制定专属提升方案ꎬ从而实现节约成本㊁提升营销成功率的效果ꎮ131①②③AUC反映了分类器对样本进行分类的能力ꎬAUC越大ꎬ模型性能越好ꎬAUC值介于(0.5ꎬ0.7]时说明其有较低的准确性ꎬAUC在(0.7ꎬ0.9]是就说明有一定的准确性ꎬAUC的值大于0.9时说明模型有较高的准确性ꎮKS(Kolmogorov-Smirnov)值衡量的是好坏样本累计分部之间的差值ꎮ根据行业内的规范ꎬ一般KS值要大于0.2才是一个可用的模型ꎮks<0.2说明没有区分能力ꎻ0.2ɤks<0.3说明区分能力一般ꎻ0.3ɤks<0.5ꎬ说明区分能力中等ꎻ0.5ɤks<0.75说明区分能力强ꎻksȡ0.75说明区分能力太过ꎬ模型可能过拟合ꎮPSI是用来衡量模型在不同的数据集上稳定性的指标ꎬ主要是通过计算预期分布以及实际分布的差异来进行衡量ꎮ通常当PSI大于0.2时则认为不稳定ꎬ需要考虑重新调整模型ꎮ表7 模型预测概率划分预测概率区间概率等级[0ꎬ0.4)低概率[0.4ꎬ0.5)中概率[0.5ꎬ0.6)中高概率[0.6ꎬ1)高概率三㊁长尾客户提升策略建议(一)优化客户经营机制建立全量客户经营机制ꎬ将客户经营策略从 以高端客户为主 调整为 高端客户与基础客户并重 ꎮ建立与全量客户经营理念相适应的客户分层㊁分级管理机制ꎬ可参考高端客户管理模式ꎬ探索建立基础客户维护专业团队ꎬ通过专业化㊁系统化的客户维护模式开展客户经营ꎮ在做好客户细分的基础上ꎬ建立长尾客户梯度提升计划ꎬ细分梯度目标ꎬ实现长尾客户逐级跃升ꎮ同时ꎬ建立长尾与高端客户之间的转介通道ꎬ以提升基础客户价值㊁做大做优高端客户为目标ꎬ逐步畅通基础客户向高端客户的输送通道ꎮ(二)完善各项支撑保障为长尾客户经营匹配专项资源及考核支撑ꎮ在考核中ꎬ强化新增获客关键环节把控ꎬ调整新增拓客考核指标ꎬ侧重考核获客质量ꎻ将存量客户提升㊁高净值客户挖掘等指标纳入业务考核目标ꎮ在资源支撑上ꎬ通过匹配专项资源支撑ꎬ建立以线上化为主的活客㊁粘客机制ꎮ在专属权益打造㊁专属产品等方面ꎬ针对长尾客户特点ꎬ打造专属金融服务圈ꎮ同时ꎬ参照高端客户服务模式ꎬ建立适合长尾客户的客户关怀计划ꎬ提高客户归属感与认同感ꎮ四㊁结论长尾客户经营逐步受到重视ꎬ体现了商业银行客户运营持续精细化ꎮ存量客户作为一座尚未充分发掘的 金矿 ꎬ正受到越来越多的关注ꎮ自2015年以来ꎬ国内以大数据㊁互联网㊁人工智能等技术为代表的金融科技迅速发展ꎬ新技术的应用为商业银行如何打开这座 金矿 提供了更多的思路和工具ꎬ进一步做深㊁做细全量客户经营ꎬ服务好全量客户ꎬ对赋能商业银行普惠金融和促进整个社会经济发展具有重要意义ꎮ文章以有效提升长尾客户群体㊁推进实现全量客户经营为目标出发ꎬ分析了区域性商业银行面临的现状ꎬ以G银行为例ꎬ利用XGboost算法构建了大数据挖掘模型ꎬ并提出了差异化的长尾客户提升策略ꎬ为城商行如何经营好存量长尾客户经营ꎬ提供了一套相对完善的解决思路和方案ꎮ但是ꎬ由于机构㊁地域等之间的差异性ꎬ文章入模变量的选择因地域㊁机构㊁数据质量等原因最终可能会存在一定差异ꎮ参考文献:[1]陈宝华ꎬ柳炳祥ꎬ万川南.基于虚拟技术中logistic回归模型在睡眠客户预测中的应用[J].数字技术与应用ꎬ2016(8):69-70.[2]段治龙.中小银行账户激活 123工作法 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基于大数据技术的银行客户画像构建的研究与应用

基于大数据技术的银行客户画像构建的研究与应用摘要:银行作为金融服务重要的提供者,众多应用方向上的数据积累让其具有丰富的银行客户资料,但如何充分挖掘这些数据以构建有效的银行客户画像却是一个挑战。
本文旨在探讨基于大数据技术的银行客户画像构建过程,并实现应用于银行业,为银行客户管理决策提供科学依据。
首先,本文介绍了银行客户画像的定义和意义,并探讨了大数据技术在银行客户画像构建中的应用情况。
随后,从数据整合、数据清洗、数据建模和数据可视化四个方面阐述了基于大数据技术的银行客户画像构建的过程,其中数据建模环节包含了聚类、分类、关联规则挖掘等多种数据挖掘方法。
接着,本文依据卷积神经网络、决策树、关联规则挖掘、聚类分析等技术方法构建了银行客户画像,包括了客户身份信息、经济状况、偏好特征等多维度数据,同时实现了数据可视化。
在银行客户画像应用方面,本文结合银行业管理实际,提出了基于客户画像的应用,包括了精准营销、风险评估、信贷分析等,利用构建的银行客户画像实现了精准准确的客户识别和个性化服务。
应用实验表明,基于银行客户画像的数据分析能够有效提高银行客户管理效率和效果,增加客户黏性。
关键词:大数据技术;银行客户画像;数据挖掘;数据可视化;应用银行客户画像是指根据银行客户的历史行为数据和各类信息,综合分析客户的兴趣、需求、消费习惯等多维度特征,从而创建客户的全方位形象。
银行客户画像的意义在于,可以帮助银行更好地理解客户需求,提供更符合客户需求的服务,增加客户满意度和忠诚度。
而大数据技术在银行客户画像构建中的应用则主要体现在数据处理和分析方面。
首先,需要进行数据整合,将来自不同渠道、不同格式的客户数据整合为一个数据仓库。
这些数据包括客户的基本信息、历史交易记录、社交媒体数据等,涵盖了客户的个人信息、财务状况和消费行为等方面。
其次,需要进行数据清洗,将含有错误或缺失的数据进行处理,以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗过程中还需要进行数据挖掘,识别出客户的消费趋势、行为偏好等特征。
数据挖掘在客户消费行为分析中的应用

大 众 科 技 DA ZHoG KE JNo. 20 0 2。 1
( 总第 1 6期 ) 2
( muai l N .2 ) Cu lt ey o1 6 v
数据挖掘在 客 费行 为分析 中的应用 户消
梁 莹 覃 海 生
( 西大学,广 西 南宁 5 0 0 ) 广 300
【 中图分类号 】T 3 11 P 1.3 【 文献标识码 】A 【 文章编号 】10 — 1 1 0 00 — 0 一 1 0 8 1 5 ( 1)2 22 O 2 它描述 了一个事物 中某些 属性 同时出现的规律和模式 ,是数 据 挖 掘 中 最 成 熟 的主 要 技 术之 一 。关 联 规 则 在 数 据 挖 掘 领 域 应 用 很 广 泛 适 合 于 在 大 型 数据 集 中 发 现 数 据 之 间 的 有 意 义 关 系 , 原 因 之 一 是 它 不 受 只 选 择 一 个 因 变 量 的 限 制 。 大 多 数 关 联 规则挖掘算法 能够 无遗 漏发现隐藏在所挖掘 数据 中的所有 关联关系 ,但是 ,并不是所有通过关联得 到的属性之间 的关 系都有实际应用 价值 ,要对这些规则要进 行有效的评价 ,筛
【 摘 要 】数据挖掘 是在 大量的数 据 中发现 其隐藏在 背后 的有用知识的方法。文章介绍 了数据挖掘的定义、数据挖掘 的方
法及数据挖掘的过程 。然后 结合电信行 业的实例 分析客 户消费行 为 ,提 出一些有用的知识 帮助 企业进行 决策。 【 关键词 】数据挖掘 ;客户消 费行 为分析 ;决策支持
才 能获 取 知 识 。
电信业是典型的数据密集行 业,大量 的数据包括 :客户 基本信 息、产品/ 服务使用信息 、客户的消费习惯、各种通话 时长 、各种通话 费用 、通话 时间偏好 、与企业 互动 信息等 , 都 可 拿 来 作 为 分 群 的变 量 ( 度 ) 维 。用 数 据 挖 掘 技 术 对 客 户 进 行分群能够帮助企 业以更全面的视角洞察 客户 ,同时发现一 些 隐藏 在 数 据 背后 的 商 业 机 会 ,从 而 在 竞 争 中 获 胜 。 因此 , 数据挖掘在 电信业中有重要的应用价值 。
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》范文

《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》篇一基于数据挖掘的银行客户流失预测研究一、引言随着金融市场的竞争日益激烈,银行客户流失问题已成为各家银行关注的焦点。
为了有效应对这一问题,许多银行开始借助数据挖掘技术进行客户流失预测研究。
本文旨在探讨基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究,以期为银行提供更精准的客户流失预警和防范策略。
二、研究背景及意义随着大数据时代的到来,数据挖掘技术在各行各业得到了广泛应用。
在银行业,客户流失问题对银行的经营发展产生重要影响。
通过数据挖掘技术,银行可以分析客户的行为特征、消费习惯以及需求偏好等信息,从而更准确地预测客户流失的可能性,并采取相应措施进行防范。
因此,基于数据挖掘的银行客户流失预测研究具有重要的现实意义。
三、研究方法与数据来源本研究采用数据挖掘技术,以某银行的客户数据为研究对象。
首先,对数据进行清洗、整合和预处理,然后利用关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等方法对客户流失进行预测。
数据来源包括银行内部的客户交易数据、客户基本信息、客户行为数据等。
四、数据预处理与特征工程在进行数据挖掘之前,需要对数据进行预处理和特征工程。
预处理包括数据清洗、数据转换和数据归一化等步骤,以消除数据中的噪声和异常值,使数据更加规范化和标准化。
特征工程则是从原始数据中提取出有用的特征,以供后续的算法分析使用。
在本研究中,我们提取了客户的交易频率、交易金额、交易渠道、产品使用情况、客户年龄、性别、地域等特征。
五、数据挖掘方法与模型构建1. 关联规则挖掘:通过分析客户的行为数据,发现客户流失前的行为模式和潜在规律,从而预测客户可能流失的时间和原因。
2. 聚类分析:将客户分为不同的群体,分析不同群体之间的差异和特点,找出可能导致客户流失的群体特征。
3. 分类算法:利用监督学习算法,如逻辑回归、决策树、随机森林等,对客户流失进行分类预测。
在模型构建过程中,我们采用了交叉验证的方法,对模型进行评估和优化。
《2024年基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》范文

《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》篇一基于数据挖掘的银行客户流失预测研究一、引言在金融行业竞争激烈的现代社会,客户流失已经成为银行不得不面对的严重问题。
准确地预测客户流失对于银行而言至关重要,它可以帮助银行在适当的时候采取有效措施来保持现有客户或改进服务以避免流失。
基于数据挖掘的银行客户流失预测研究旨在利用大数据分析工具和算法来发现潜在的流失风险和因素,以便制定更为有效的应对策略。
二、研究背景及意义随着信息技术的发展和互联网的普及,大数据时代为银行业带来了前所未有的发展机遇,同时也带来了挑战。
客户数据的爆炸式增长使得传统的分析方法无法应对。
因此,通过数据挖掘技术对银行客户数据进行深度分析和处理,可以有效提高银行在竞争激烈的市场环境中的竞争优势,而基于数据挖掘的客户流失预测正是这一应用领域的重要组成部分。
三、数据挖掘与银行客户流失预测1. 数据来源与处理本研究所用数据来源于某银行的客户数据仓库,包括客户基本信息、交易信息、偏好信息等。
通过对数据进行清洗、整理和预处理,我们获得了可用于分析的有效数据集。
2. 算法选择与实现本研究的算法主要采用了决策树、随机森林和逻辑回归等模型进行客户流失预测。
首先,我们使用决策树算法进行初步的特征选择和风险评估;然后,通过随机森林算法进一步优化模型;最后,采用逻辑回归算法对模型进行最终评估和预测。
3. 特征选择与解释在数据挖掘过程中,我们选取了多种与客户流失相关的特征,如客户活跃度、交易频率、产品使用情况等。
通过算法分析和解释这些特征,我们可以找出影响客户流失的关键因素。
四、实验结果与分析1. 模型性能评估通过对模型的训练和测试,我们发现随机森林算法在预测客户流失方面具有较高的准确率。
此外,我们还采用了其他指标如召回率、精确率等对模型性能进行了评估。
2. 关键因素分析通过算法分析和解释,我们发现客户活跃度和交易频率是影响客户流失的关键因素。
同时,我们也发现了其他一些影响较小的因素,如地理位置和年龄等。
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基于数据挖掘的银行客户消费行为分析与研究
【摘要】随着经济社会的发展,银行客户的消费水平也相应提高,银行营业网点的增多为客户消费提供了极大的方便,从实体商店到网络虚拟店铺,银行卡消费随处可见,而对基于信息管理的银行客户消费行为进行存储、分析、挖掘、再利用的智能分析,已成为当前数据挖掘技术的一个新的研究热点和应用领域。
本文借助于数据挖掘技术对此进行了分析和研究,为今后银行业务开展提供数据依据和决策支持,具有一定的研究价值。
【关键词】银行客户;虚拟网店;数据挖掘;智能分析
1.引言
随着经济社会和信息技术的不断发展,各类商家与银行建立了各种样式的支付交易业务,为银行客户在各商家店铺中消费提供了极大的便利。
以网络为平台的一种新型电子商务的兴起,更是促进了银行卡电子消费的热潮。
银行、商家、持卡顾客,交易、消费中的各类数据在不断地产生,但当前对客户的消费行为数据还没有较高水平的研究、挖掘。
本文就顾客消费行为进行研究,以此提高银行和店铺对顾客服务的效率和质量。
2.银行业务及客户介绍
2.1 银行业务
银行业务,由名称可知,银行为客户能提供和办理的与银行相关的业务和服务。
根据银行业务办理的复杂程度和银行业务对银行网点的不同依赖程度,可把银行业务划分为:以一般性客户贷款、普通外汇买卖、商业贸易性融资等为主的传统业务和以银行的衍生产品、租赁、引进战略投资者、结构性融资、收购兼并上市等为主的复杂业务;而按照银行资产负债表的组成情况,银行业务则可分为:负债业务、资产业务、中间业务这三类主要业务。
其中,负债业务是商业银行形成资金来源的业务,是商业银行中间业务和资产的重要基础。
中间业务是指不构成商业银行表内资产、表内负债而形成银行非利息收入的业务,包括交易业务、清算业务、支付结算业务、银行卡业务、代理业务、托管业务、担保业务、承诺业务、理财业务、电子银行业务。
资产业务是商业银行运用资金的业务,包括贷款业务、证券投资业务、现金资产业务。
2.2 银行客户
根据与银行业务或银行服务中存贷款客户的性质和特点,可把银行客户分为对公的客户和对私的客户两种,对公则主要针对的客户是公司单位、政府部门;对私则是普通的私人单人客户。
3.银行客户消费行为及数据挖掘技术
随着银行商业化发展的不断推进,多数银行为追求高营利,不断拓展其下属支行和营业网点,及其办理业务领域。
如商业银行开展的吸收存款、发放短期和中长期贷款、国际结算、代销兑付承销债券等传统商业银行业务以及银行卡业务。
3.1 银行客户消费行为
本文提及的消费行为是指银行客户在现实社会和网络中所发出的消费行为,如:银行卡刷卡消费、存款、购物、转账以及相应的网络中的网购、转账、缴费等银行客户消费行为及通过银行系统进行的各类操作记录。
将银行客户的消费行为、喜欢、时间等相关信息进行汇集、传输、存储到相关的数据库系统中,运用数据挖掘技术从数据库中发现并抽取所需的消费行为信息,对各种数据之间的关联与规律进行分析、挖掘,并归纳性推理,从中挖掘出潜在的有价值的知识,帮助银行决策者进行正确的决策和市场客户拓展。
3.2 数据挖掘相关技术
数据挖掘(data mining,DM)是从大量的、不完全的、不清净的、待确定的数据中挖取隐含在其中的、但又可能是潜在的、有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的目的是对给定的数据在经过数据预处理之后,选取合适的数据挖掘算法进行知识发现。
常用数据挖掘算法有:神经网络、遗传算法、决策树、统计分析、模糊集等方法。
4.基于数据挖掘的行为分析研究
根据当前国内各银行现有的银行客户管理信息系统,可以拥有顾客互动模块、公共信息模块、银行产品信息模块、数据存储模块、数据分析模块、工作管理模块等不同模块。
通过对银行客户的消费行为信息采集,特别是对银行客户网上消费行为的研究,用户的爱好和习惯则会成为银行、商家共同营销的感兴趣的知识。
同时,国内外信用卡市场在国内争夺银行客户的竞争越来越激烈,这对国内各类银行信用卡业务的营销、客户维护等提出了新的挑战和机遇,运营模式应逐步转变成为以客户为中心、以服务为中心、以数据为中心的运营模式,从银行客户的消费行为中发现用户的偏好和消费趋向,注重银行服务的人性化设计和管理,让我国各类银行对所拥有的信用卡和储蓄卡客户的处于稳定和增加中。
随着计算机信息技术和数据挖掘技术在银行客户信息和银行卡管理中应用的深入研究和应用,采用数据挖掘技术对银行客户消费行为有针对性地细分、挖掘是为银行、商户、银行客户提供群体服务和提高营业网点营销服务的一种创新应用。
银行客户消费行为数据挖掘过程的简要框架如图1所示。
通过对银行客户的消费行为分析、挖掘,具有一是银行能根据各营业网点实际情况,综合分析,找准市场定位,挖掘潜力客户;二是根据消费行为,能给客户提供更加满意的银行产品服务,起到提升服务品牌的目的;三是提高银行对客
户管理的精准性,使管理和效益达到双赢目的;四是通过消费行为分析,改进不足和完善服务,提高客户忠诚度,更有利于银行产品市场营销。
5.综述
通过对银行、商户、银行客户的综合信息,特别是银行客户消费行为信息等进行综合汇集,在实体商户中的消费行为、网络中的电子消费行为、历史银行业务等信息的综合数据挖掘,结果表明:对银行客户消费行为智能分析可在客户维护、银行产品研发、客户群建立、银行商户管理、银行客户信用等管理方面,有利于改进和提高银行管理工作。
同时,及早发现银行客户的资金流转、交易的异常情况,并进行重点追踪、分析,以便后续工作需要。
这在银行业务管理中具有较好的研究和应用价值。
参考文献
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