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数据挖掘大作业文档,对银行客户流失进行分析,随着互联⽹⾦融的异军突起,银⾏业的竞争愈加激烈,防⽌客户流失和挽留⽼客户成为各⼤银⾏ 关⼼的重要问题。本⽂⾸先根据已有数据集对各特征进⾏描述性统计分析,初步了解数据;之后 进⾏数据预处理,包括数据清洗,数据变换、特征选择;再后⽤逻辑回归、⽀持向量、朴素⻉叶 斯、决策树、随机森林等算法进⾏建模,通过不同性能度量,选出为表现最好的模型并进⾏调 参;最后,根据描述性统计和特征重要性为银⾏挽留客户提出建议。
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数据挖掘⼤作业 《银⾏客户流失分析》
数据挖掘大作业报告
摘要
随着互联⽹⾦融的异军突起,银⾏业的竞争愈加激烈,防⽌客户流失和挽留⽼客户成为各⼤银⾏
关⼼的重要问题。本⽂⾸先根据已有数据集对各特征进⾏描述性统计分析,初步了解数据;之后
进⾏数据预处理,包括数据清洗,数据变换、特征选择;再后⽤逻辑回归、⽀持向量、朴素⻉叶
斯、决策树、随机森林等算法进⾏建模,通过不同性能度量,选出为表现最好的模型并进⾏调
参;最后,根据描述性统计和特征重要性为银⾏挽留客户提出建议。
关键词:银行客户流失,SVM,RF,logistic regression, Naive Bayesian,Decision Tree
一 绪论
1.1 研究背景
银⾏客户流失是指银⾏的客户不再继续参与原业务、不再重复购买或者终⽌原先的产品或者
服务。近年来,随着互联⽹⾦融的异军突起和传统银⾏业的竞争加剧,银⾏发展⾃身潜⼒、吸引
优质顾客、防⽌客户流失就显得格外重要。研究表明,发展⼀位新客户所花费的成本要⽐维持⼀
位⽼客户的成本多达5到6倍。所以说,在客户流失后,如果企业要去重新发展新客户所需要的
成本是巨⼤的,且⼤多数新⽤户产⽣的利润不如⽼⽤户。因此,不管是哪个⾏业都越来越重视客
户流失管理。预测潜在的流失客户、有效挽留和关怀客户是各个企业关⼼的重要问题之⼀。
1.2 研究意义
客户流失意味着客户终⽌了和银⾏的各项业务,毫⽆疑问,⼀定量的客户流失会给
银⾏带来巨⼤损失。考虑到避免⼀位客户流失的成本很可能远低于挖掘⼀位新客户,因
此对客户流失情况的分析预测⾄关重要。通过对银⾏客户流失分析的研究,我们可以发
现潜在的流失客户,推测⽬前客户管理、业务等⽅⾯可能存在的问题,建⽴预测模型预
警客户流失情况,为制定挽留策略提供依据。从⽽避免银⾏由于客户流失所带来的巨⼤
损失。
1.3 研究目标
(1)通过确定客户流失模型,有效预测客户的流失情况。
(2)通过预测模型的建⽴,提出相应建议提⾼⽤户的活跃度,实现挽留关怀客户的有
效性,降低开展挽留关怀⼯作的成本。
1.4 数据挖掘的主要方法
数据挖掘的技术有很多种,按照不同的分类有不同的分类法。常⽤的⼀些技术有:统计技术,关
联规则,基于历史的分析,遗传算法,聚集检测,连接分析,决策树,神经⽹络,粗糙集,模糊
集,回归分析,差别分析,概念描述等⼗三种常⽤的数据挖掘的技术。
1.5数据挖掘的过程
数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建⽴数据挖掘库、分析数据、准备数据、建⽴模型、
评价模型和实施:
(1)定义问题。在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要
对⽬标有⼀个清晰明确的定义,即决定到底想⼲什么。
(2)建⽴数据挖掘库。建⽴数据挖掘库包括以下⼏个步骤:数据收集,数据描述,选择,数据质
量评估和数据清理,合并与整合,构建元数据,加载数据挖掘库,维护数据挖掘库。
(3)分析数据。分析的⽬的是找到对预测输出影响最⼤的数据字段,和决定是否需要定义导出字
段。
(4)准备数据。这是建⽴模型之前的最后⼀步数据准备⼯作。可以把此步骤分为四个部分:选择
变量,选择记录,创建新变量,转换变量。
(5)建⽴模型。建⽴模型是⼀个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对⾯对的
商业问题最有⽤。先⽤⼀部分数据建⽴模型,然后再⽤剩下的数据来测试和验证这个得到的模
型。有时还有第三个数据集,称为验证集,因为测试集可能受模型的特性的影响,这时需要⼀个
独⽴的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据⾄少分成两个部分,⼀
个⽤于模型训练,另⼀个⽤于模型测试。
(6)评价模型。模型建⽴好之后,必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准
确率只对⽤于建⽴模型的数据有意义。在实际应⽤中,需要进⼀步了解错误的类型和由此带来的
相关费⽤的多少。经验证明,有效的模型并不⼀定是正确的模型。造成这⼀点的直接原因就是模
型建⽴中隐含的各种假定,因此,直接在现实世界中测试模型很重要。先在⼩范围内应⽤,取得
测试数据,觉得满意之后再向⼤范围推⼴。
(7)实施。模型建⽴并经验证之后,可以有两种主要的使⽤⽅法。第⼀种是提供给分析⼈员做参
考;另⼀种是把此模型应⽤到不同的数据集上。
1.6 分析流程
1.7参考文献
《数据挖掘原理与实践》 ---- 蒋盛益
二 分析影响银行客户流失原因
2.1个人信用情况
普遍使用的评定个人信用情况的标准是个人综合信用评分,是指综合考察影响个人及
其家庭的内在和外在的主客观环境,通过分析方法,并对其履行各种经济承诺的能力进
行全面的判断和评估。评分模型选⽤了与个⼈信⽤相关的四⼗多个变量,概括起来可分为个⼈
基本信息、银行信用信息、个人缴费信息、个人资本状况四类变量。信用评分可反映个
人客户的信用状况,作为银⾏⽤户流失分析的变量。
2.2 个人信息情况
(1)所在国家:银行客户所在国家的经济发展状况在一定程度上影响了个人的金融
业务情况。例如发达国家个人经济情况可能较稳定,对金融产品的需求更大,应对风险
能力也较高。客户所在国家(国籍)可作为客户对金融产品业务需求的一个参考。
(2)年龄:通常处于青壮年时期的客户对于贷款、投资等银行业务的需求更大,流
失比例更小。
2.3 银行使用情况
(1)保有期:银行账户的保有期可反应客户对该银行的信赖程度和对其业务的熟悉
程度。保有期越长,说明该客户更有可能继续使用该银行相关业务和产品。
(2)使用银行产品数量:银行相关产品需要客户和银行签订某项合约才可使用。一
个客户持有金融产品数量越多,其对银行的需求越大,流失概率越少。
(3)信用卡开通情况:信用卡的开通需要银行审核过客户个人的基本信息、信用信
息、资本状况等等多项信息才可与客户签约并交给客户使用,使用过程中客户需要定期
向银行还款。客户持有本行信用卡,很大程度上意味着其将长期与银行保持“合作”关
系。
(4)是否为活跃用户:活跃用户是通过客户根据该银行相关产品或业务的频率来判
断的。活跃用户使用频率高流失概率越小。
2.4 个人财产情况
(1)存款情况:一个客户在一个银行的存款余额越多,说明其更信赖该银行,也更习惯
于使用该银行的业务。存款越多,流失概率越小。
(2)预估收入:预估收入是指银行通过一系列数学模型对客户的个人发展情况分析从而
得出其后续收入情况。预估收入值越高说明个人经济发展情况越好,对于银行的贷款、
投资业务的需求也可能越高。
(3)存款与收入比值:存款与收入比值是指客户个人的存款/其收入,这个比值越高,
说明个人的资产越宽松富裕,相应的抗风险能力也越高,对于银行的投资、理财等业务
的需求也更可能很大。
三 银行客户流失预测模型
3.1 研究对象
银⾏客户的流失分析。
3.2 样本选择
部分原始数据样本图
3.3 指标选择
3.4 数据来源
UCI http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing
Kaggle https://www.kaggle.com/adammaus/predicting-churn-for-bank-customers?sele
ct=Churn_Modelling.csv
RowNumber 姓名
CustomerId 账户ID
Surname 名字
CreditScore 信⽤评分
Geography 国家
Gender 性别
Age 年龄
Tenure 保有期
Balance 账户余额
NumOfProducts 拥有银⾏产品的数量
HasCrCard 是否具有信⽤卡
IsActiveMember 是否活跃
EStimatedSalary 预估收⼊
Exited 是否流失
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小番茄夫斯基
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