DataMining在信用卡客户分群的应用

DataMining在信用卡

客户分群之应用輔仁大學統計資訊學系蔡欣蕙、陳飛宏、鄭建德、林函穎、楊宇微謝邦昌DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第1页!Ben-BenBank總裁台灣區經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DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第2页!会议进行中………DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第3页!DataMining的功能分类（classification）推估（estimation)预测（predication）关联分组（affinitygrouping）同质分组（clustering）DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第4页!DataMining和一般统计分析不同之处在于DataMining可以处理多个维度的大量数据，避免了下面几点困难：巨量的纪录、高维的数据、搜集到的数据仅有一小部分用来分析。

DataMining和统计分析比较DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第5页!研究架构及步骤收集相关的文献探讨整理及清理资料资料转档研究动机与目的实际数据挖掘工作(1)集群分析(2)判别分析(3)交叉分析(4)决策树分析(5)罗吉斯回归分析(6)类神经网络分析测试与检核分析結果DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第6页!将原來的资料（2,109,518笔)切割成三大部分:TrainingData(1,000,070笔)TestingData(555,814笔)NewData(553,634笔)DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第7页!STrainingData&STestingData做群集分析产生分群变数DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第8页!

将分群变数与原來的变数产生合并资料集DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第9页!将TrainingData(1,000,070笔)及TestingData(555,814笔)直接做群集分析DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第10页!

将分群变数的资料集作判別分析DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第11页!将合并后的资料集作交叉分析.罗吉斯回归.决策树….DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第12页!DataMining(未经抽样）流程DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第13页!研究结果样本与母体结构比较分群结果判別结果瑕疵戶预测结果分群特性DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第14页!分群个数DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第15页!判別结果误判率DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第16页!对不同顾客如何处理DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第17页!银行杀手个人月收入20,000元以下，其中沒有收入占（56.87％）平均月开销20,000元以下（84.69％）家庭月收入60,000元以下（100％）刷卡金额40,001~60,000元（41.73％）逾期>30天（10.81％）呆帐记录（9.86％）借款余额>800万（12.40％）退票记录（10.82％）拒往记录（11.10％）強制停卡记录（11.77％）男>女（差异最大）血型A型（30.52％)经常使用信用卡（34.33％）偶尔使用信用卡（45.98％）大学生（8.18％）专科学生（8.25％）高中职学生（18.99％）DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第18页!策略黃金单身汉(高利润+经济能力较好)刺激顾客增加刷卡次数。

结合百货公司、大型量贩店、或饭店等等，促使其消费便利增加消费次数。 对於不常外出购物者寄予消费指南及较高档的商品型录，來刺激消费、增加刷卡次数。DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第19页!策略败金高手(高利润+经济能力偏低)留住目前的客戶，提高顾客忠诚度。

预留一段时间作为审查，合格者施予同黄金单身汉一样行销手法。 不合格者，加強其风险的把守，同時降低其信用卡额度。DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第20页!贡献针对银行目前的顾客，依其族群的不同，实施不同的解決方法，达到降低银行风险并增加利润的目的。对于银行的新顾客，提供不同的策略，以得到银行的最大利益。建立一个判定模型，提供银行在发卡之前的一个审核方针。DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第21页!DataMining的意义

DataMining是指找寻隐藏在数据中的讯息，如趋势（Trend）、特征（Pattern）及相关性（Relationship）的过程，也就是从大量数据中发掘信息或知识。DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第22页!DataMining的相关技术记忆基础推理法

（Memory-Basedeasoning）市场购物篮分析

（MarketBasketAnalysis）决策树

（DecisionTrees）基因演算法（GeneticAlgorithm）群集侦测技术

（ClusterDetection）连结分析

（LinkAnalysis）在线分析处理

（On-LineAnalyticProcessing;OLAP）类神经网络

（NeuralNetworks）区别分析

（DiscriminantAnalysis）罗吉斯回归分析

（LogisticAnalysis）DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第23页!研究工具DataMining软件—STATISTICA6.0基于经费的考量，已取得软件的使用授权。DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第24页!DataMining流程图DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第25页!

TrainingData&TestingData随机抽出0.2%样本SampleTrainingData(2054笔)SampleTestingData(1125笔)DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第26页!依分群变数资料集結果进行判別分析DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第27页!将合并后的数据集作交叉分析.罗吉斯回归.决策树….DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第28页!将TrainingData及TestingData作群集分析产生分群变数资料集DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第29页!将分群变数与原來的变数产生合并资料集DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第30页!DataMining抽样流程DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第31页!

DataMining(未经抽样＋抽样流程图)DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第32页!群集结果DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第33页!判別结果DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第34页!瑕疵戶预测模型结果

Y：是否为瑕疵戶X：是否逾期超过30天是否有呆帐记录是否有借款余额>800万是否有退票记录是否有拒往记录是否有他行強制停卡记录DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第35页!黃金单身汉个人月收入>20,000元（100％）20,001~40,000元占（73.59％）平均月开销20,001~40,000元（15.46％）家庭月收入60,000元以下（100％）刷卡金额60,001~80,000元（28.02％）农林渔牧（16.55％）事务职（12.21％）銷销售业（11.18％）一年內有申请的意愿（30.3％）信用卡张数2~3张（55.86％）很少使用信用卡（18.92％）15~24岁（34.23％）30~34岁（15.08％）未婚（49.76％）上，中上（76.78％）DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第36页!败金高手个人月收入20,000元以下（100％）其中沒有收入占（63.05％）平均月开销10,001~20,000元（33.91％）家庭月收入60,000元以下（97.23％）刷卡金额60,001~80,000元（49.28％）35~49岁（32.21％）已婚（23.73％）中（46.33％）中下（24.78％）下（9.61％）一年內有申请的意愿（31.36％）信用卡张数3~4张（14.21％）很少使用信用卡（20.82％）农林渔牧（19.79％）家庭主妇（14.78％）事务职（14.75％）DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第37页!策略银行杀手(风险变数高)降低信用额度。

加強控管银行杀手