銀行客戶信息挖掘與處理系統(tǒng)
2022-10-27 18:45:12 來源：網(wǎng)站原創(chuàng) 瀏覽：40次內(nèi)容提要：編號(hào)012：針對某個(gè)銀行的客戶信息，進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析，挖掘，從而讓銀行更加容易掌握到銀行客戶的相關(guān)信息情況。對銀行的客戶，更加了解，方便實(shí)現(xiàn)對銀行的客戶，進(jìn)行分類，加強(qiáng)客戶的維護(hù)工作，減少客戶的流失。我們可以對優(yōu)質(zhì)客戶進(jìn)行預(yù)測和預(yù)警，并且對客戶的流失原因進(jìn)行分類。
該軟件采用了python技術(shù)開發(fā)，利用了python制作成窗口形式的系統(tǒng)，進(jìn)行客戶的相關(guān)信息的挖掘，利用了K-Means算法進(jìn)行客戶信息的挖掘，分析，讓銀行的員工，更加了解到客戶的相關(guān)信息，并且可以通過算法，對客戶進(jìn)行聚類分類，分為5個(gè)聚類中心，對五類人群進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。
該平臺(tái)采用了kmeans算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析挖掘，采用了python語言開發(fā)，主要是實(shí)現(xiàn)如下功能：
1.定義客戶流失，根據(jù)客戶數(shù)據(jù)集信息得出各項(xiàng)指標(biāo)與客戶流失之間的關(guān)系。定義流失客戶，
2.客戶分類分成什么類型的客戶，分析這類別的客戶在流失中得比率
3.模型 從非流失客戶中選取一些數(shù)據(jù)和流失合并生成新的數(shù)據(jù)集，建模，通過客戶流失預(yù)測分析模型。實(shí)現(xiàn)客戶流失精準(zhǔn)定位
4.聚類算法對客戶流失原因分類，根據(jù)分類結(jié)果制定不同的挽留策略，界面驗(yàn)證，界面輸入特征，可以調(diào)用這個(gè)模型，出結(jié)果
