71、银行数据挖掘与客户行为分析

银行数据挖掘与客户行为分析

在当今数字化时代，银行业积累了大量的数据，如何有效利用这些数据来提高客户满意度、增加业务收益成为了关键问题。本文将围绕银行数据挖掘的多个方面展开，包括客户定期存款选择分析、贷款预测、数据安全审计等内容。

1. 客户定期存款选择分析

在银行营销中，定期存款是一项重要业务，但很多时候大部分客户并未选择定期存款，这反映出客户满意度可能存在问题。为了找出原因，我们对营销目标数据集进行了分析。
- 数据集情况 ：该数据集包含31,647条记录，其中只有3715名客户选择了定期存款。这表明大部分客户未选择定期存款，存在客户不满的情况。数据集包含了诸如是否订阅（subscribed）、余额（balance）、年龄（age）、活动（campaign）、通话时长（duration）等属性。
- 分析方法
- 逻辑回归 ：逻辑回归是一种统计方法，用于建立目标变量和预测变量之间的关系。在这个案例中，因变量“subscribed”是一个分类变量（是或否），所以使用逻辑回归来分析数据集。逻辑回归的主要目标是找出因变量（是/否）的概率，其函数基于成功和失败的概率，并且概率需要满足大于等于0且小于等于1的条件。
- 决策树分类器 ：为了更清晰地了解自变量如何影响因变量，使用了决策树分类器。决策树通过算法方法构建，根据各种条件对数据集进行划分，是监督学习中广泛使用的方法。

2. 相关研究综述

• 贷款预测 ：在银行贷款业务中