DataMining在信用卡客戶分群的應(yīng)用

1、Data Mining在信譽卡客戶分群之應(yīng)用輔仁大學(xué)統(tǒng)計資訊學(xué)系蔡欣蕙、陳飛宏、鄭建德、林函穎、 楊宇微謝邦昌.Ben-Ben Bank總裁臺灣區(qū)經(jīng)理鄭建德專員蔡欣蕙專員林函穎行銷主任楊宇微資訊人員陳飛宏.會議進(jìn)行中.Data Mining的意義 Data Mining是指找尋隱藏在資料中的訊息，如趨勢Trend、特徵Pattern及相關(guān)性Relationship的過程，也就是從大量資料中發(fā)掘資訊或知識。.Data Mining的功能分類classification推估estimation) 預(yù)測predication 關(guān)聯(lián)分組affinity grouping 同質(zhì)分組clustering.

2、Data Mining的相關(guān)技術(shù)記憶基礎(chǔ)推理法Memory-Based easoning市場購物籃分析Market Basket Analysis 決策樹Decision Trees 基因演算法Genetic Algorithm 群集偵測技術(shù)Cluster Detection 連結(jié)分析Link Analysis 線上分析處理On-Line Analytic Processing ; OLAP類神經(jīng)網(wǎng)路Neural Networks 區(qū)別分析Discriminant Analysis 羅吉斯迴歸分析Logistic Analysis .Data Mining和普通統(tǒng)計分析不同之處在於Data M

3、ining可以處理多個維度的大量資料，防止了下面幾點困難：巨量的紀(jì)錄、高維的資料、蒐集到的資料僅有一小部分用來分析。Data Mining和統(tǒng)計分析比較.研討工具Data Mining軟體STATISTICA 6.0基於經(jīng)費的考量，已獲得軟體的運用授權(quán)。.研討架構(gòu)及步驟搜集相關(guān)的文獻(xiàn)探討整理及清理資料資料轉(zhuǎn)檔研討動機(jī)與目的實際資料發(fā)掘任務(wù)(1)集群分析(2)判別分析(3)交叉分析(4)決策樹分析(5)羅吉斯迴歸分析(6)類神經(jīng)網(wǎng)路分析測試與檢核分析結(jié)果.Data Mining流程圖.將原來的資料2,109,518筆)切割成三大部分:Training Data (1,000,070筆) Test

4、ing Data (555,814筆) New Data (553,634筆). Training Data & Testing Data 隨機(jī)抽出0.2%樣本Sample Training Data (2054筆)Sample Testing Data (1125筆).S Training Data & S Testing Data 做群集分析產(chǎn)生分群變數(shù).依分群變數(shù)資料集結(jié)果進(jìn)行判別分析. 將分群變數(shù)與原來的變數(shù)產(chǎn)生合併資料集.將合併後的資料集作交叉分析.羅吉斯迴歸.決策樹.將Training Data(1,000,070筆) 及Testing Data(555,814筆)直接做群集分析.

5、將Training Data及Testing Data作群集分析產(chǎn)生分群變數(shù)資料集. 將分群變數(shù)的資料集作判別分析.將分群變數(shù)與原來的變數(shù)產(chǎn)生合併資料集.將合併後的資料集作交叉分析.羅吉斯回歸.決策樹.Data Mining抽樣流程.Data Mining(未經(jīng)抽樣流程. Data Mining(未經(jīng)抽樣抽樣流程圖).研討結(jié)果樣本與母體結(jié)構(gòu)比較分群結(jié)果判別結(jié)果瑕疵戶預(yù)測結(jié)果分群特性.群集結(jié)果.分群個數(shù).判別結(jié)果.判別結(jié)果誤判率.瑕疵戶預(yù)測模型結(jié)果 Y：能否為瑕疵戶 X：能否逾期超過30天 能否有呆帳紀(jì)錄 能否有借款餘額800萬 能否有退票紀(jì)錄 能否有拒往紀(jì)錄 能否有他行強(qiáng)制?？o(jì)錄 .對不同顧

6、客如何處理.黃金單身漢個人月收入20,000元10020,00140,000元佔73.59平均月開銷20,00140,000元15.46 家庭月收入60,000元以下100刷卡金額60,00180,000元28.02農(nóng)林漁牧16.55事務(wù)職12.21銷售業(yè)11.18一年內(nèi)有申請的意願 30.3信譽卡張數(shù)23張 55.86很少運用信譽卡 18.921524歲34.233034歲15.08未婚49.76上，中上76.78.銀行殺手個人月收入20,000元以下，其中沒有收入佔56.87平均月開銷20,000元以下84.69家庭月收入60,000元以下100 刷卡金額40,00160,000元41.7

7、3逾期30天10.81 呆帳紀(jì)錄9.86借款餘額800萬12.40 退票紀(jì)錄10.82拒往紀(jì)錄11.10強(qiáng)制停卡紀(jì)錄11.77 男女差異最大 血型A型30.52)經(jīng)常運用信譽卡34.33偶爾運用信譽卡45.98大學(xué)生8.18?？茖W(xué)生8.25高中職學(xué)生18.99.敗金高手個人月收入20,000元以下100其中沒有收入佔63.05平均月開銷10,00120,000元33.91家庭月收入60,000元以下97.23刷卡金額60,00180,000元49.283549歲32.21已婚23.73中46.33中下24.78下9.61一年內(nèi)有申請的意願31.36信譽卡張數(shù)34張14.21很少運用信譽卡20.

8、82農(nóng)林漁牧19.79家庭主婦14.78 事務(wù)職14.75.戰(zhàn)略黃金單身漢 (高利潤 + 經(jīng)濟(jì)才干較好)刺激顧客添加刷卡次數(shù)。結(jié)合百貨公司、大型量販店、或飯店等等，促使其消費便利添加消費次數(shù)。對於不常外出購物者寄予消費指南及較高檔的商品型錄，來刺激消費、添加刷卡次數(shù)。.戰(zhàn)略銀行殺手(風(fēng)險變數(shù)高)降低信譽額度。加強(qiáng)控管銀行殺手的消費行為 對舊有之顧客，建議採用降低信譽卡額度，並 隨時電話追蹤，確認(rèn)消費無誤，同時長期觀察， 確認(rèn)其平安性。.戰(zhàn)略敗金高手(高利潤 + 經(jīng)濟(jì)才干偏低)留住目前的客戶，提高顧客忠誠度。預(yù)留一段時間作為審查，合格者施予同黃金單身漢一樣行銷手法。不合格者，加強(qiáng)其風(fēng)險的把守，同時降低其信譽卡額度。.黃金單身漢高利潤高風(fēng)