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

1. 研究背景与目标

在银行业务中，了解客户行为和需求对于提高业务绩效至关重要。以营销目标数据集为例，该数据集包含31,647条记录，但只有3715名客户选择了定期存款，这明显表明大部分客户未选择定期存款，存在客户不满的情况。研究的主要目标是找出大多数客户未选择定期存款的原因。

2. 相关研究概述

• 贷款预测 ：有研究提出使用决策树算法帮助银行识别合适的贷款客户。银行在提供贷款时需验证客户信用评分，但目前仍难以确保选择到合适的客户，该算法能为银行管理部门提供简单有效的客户识别方法。
• 大数据与数字化 ：大数据时代给银行业带来了机遇和挑战。数据挖掘技能在信息科学革命中起着关键作用，移动银行和电子银行的发展推动了实时银行信息的增长。银行业的数据挖掘主要用于欺诈检测、风险缓解和客户关系管理（CRM）。
• 金融领域的数据挖掘应用 ：数据挖掘可应用于金融领域的多个方面，如客户细分、信用分析和欺诈交易检测等。同时，还介绍了不同类型的贷款，如开放式贷款、担保贷款和学生贷款等，并使用三种算法创建预测模型，根据客户行为和以往信用评分对贷款申请进行识别和分类。
• 银行忠诚度研究 ：通过多元回归技术研究银行忠诚度，发现印度国家银行（SBI）的客户忠诚度与年龄和收入有关，而印度工业信贷投资银行（ICICI）的客户忠诚度与性别有关。
• 网上银行使用原因分析 ：通过对300名客户的调查和逻辑