大数据 银行业应用案例_银行业市场分析大数据项目

本文探讨了大数据在银行业的一个市场分析项目,利用技术如Python和Java进行深入的数据洞察。通过区块链和人工智能技术,银行可以提升服务效率,增强风险管理。大数据的应用帮助银行业更好地理解市场趋势,优化业务决策。

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大数据 银行业应用案例

A Portuguese banking institution ran a marketing campaign to convince potential customers to invest in bank term deposits. Information related to direct marketing campaigns of the bank is as follows. The marketing campaigns were based on phone calls. Often, the same customer was contacted more than once through phone, to assess if they would want to subscribe to the bank term deposit or not.

一家葡萄牙银行机构开展了一项营销活动,以说服潜在客户投资银行定期存款。 与银行的直接营销活动有关的信息如下。 市场营销活动基于电话。 通常,通过电话与同一个客户联系多次,以评估他们是否要订阅银行定期存款。

The following questions were answered by data analysis with Spark

Spark的数据分析回答了以下问题

  1. Load data and create a Spark data frame

    加载数据并创建一个Spark数据框
  2. Give marketing success rate. (No. of people subscribed / total no. of entries)

    给出营销成功率。 (订阅人数/总参赛人数)
  3. Give marketing failure rate

    给出营销失败率
  4. Maximum, Mean, and Minimum age of the average targeted customer

    平均目标客户的最高年龄,平均年龄和最低年龄
  5. Check the quality of customers by checking the average balance, median balance of customers

    通过检查平均余额,中位数余额来检查客户的质量
  6. Check if age matters in marketing subscription for deposit

    检查年龄是否与营销订阅中的存款有关
  7. Check if marital status mattered for subscription to deposit.

    检查婚姻状况是否对订金有重要意义。
  8. Check if age and marital status together mattered for subscription to deposit scheme

    检查年龄和婚姻状况是否对订阅存款计划有重要影响
  9. Do feature engineering for the column — age and the right age effect on the campaign

    对列进行功能设计-年龄和正确的年龄对广告系列的影响

The dataset is from the banking sector with the following attributes

数据集来自银行业,具有以下属性

Features attributes: age, job, marital, education, default, balance, housing, loan, contact, day, month, duration, campaign, pdays, previous, poutcome.

功能属性:年龄,工作,婚姻,教育,默认,余额,住房,贷款,联系方式,日期,月份,持续时间,竞选活动,周日,以前,结果。

Target attributes: y

目标属性:y

From the attributes the column ‘y’ is important and it has a two-class, ‘yes’ and ‘no’. If the user is subscribed to a term deposit then it is ‘yes’ otherwise ‘no’.

从属性中,“ y”列很重要,它具有两类,“是”和“否”。 如果用户订阅了定期存款,则为“是”,否则为“否”。

Loading data and create Spark data frame

银行业一直是一个数据驱动的行业,数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段,如今随着大数据技术的飞速发展,银行信息化也进入了新的阶段:大数据时代。 目前,国内银行都积累了海量的金融数据,包括各类结构化、半结构化、非结构化数据,数据量巨大,存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用,显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后,才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术,可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平,银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行大数据技术应用方面具有天然优势:一方面,银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据,这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后,将产生巨大的商业价值;另一方面,银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件,有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”, 可以通过对金融数据的挖掘、分析,创造数据增值价值,提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。
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