銀行客戶(hù)信息挖掘與處理系統
2022-10-27 18:45:12 來(lái)源：網(wǎng)站原創(chuàng ) 瀏覽：40次內容提要：編號012：針對某個(gè)銀行的客戶(hù)信息，進(jìn)行大數據的分析，挖掘，從而讓銀行更加容易掌握到銀行客戶(hù)的相關(guān)信息情況。對銀行的客戶(hù)，更加了解，方便實(shí)現對銀行的客戶(hù)，進(jìn)行分類(lèi)，加強客戶(hù)的維護工作，減少客戶(hù)的流失。我們可以對優(yōu)質(zhì)客戶(hù)進(jìn)行預測和預警，并且對客戶(hù)的流失原因進(jìn)行分類(lèi)。
該軟件采用了python技術(shù)開(kāi)發(fā)，利用了python制作成窗口形式的系統，進(jìn)行客戶(hù)的相關(guān)信息的挖掘，利用了K-Means算法進(jìn)行客戶(hù)信息的挖掘，分析，讓銀行的員工，更加了解到客戶(hù)的相關(guān)信息，并且可以通過(guò)算法，對客戶(hù)進(jìn)行聚類(lèi)分類(lèi)，分為5個(gè)聚類(lèi)中心，對五類(lèi)人群進(jìn)行數據統計。
該平臺采用了kmeans算法，進(jìn)行數據的分析挖掘，采用了python語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，主要是實(shí)現如下功能：
1.定義客戶(hù)流失，根據客戶(hù)數據集信息得出各項指標與客戶(hù)流失之間的關(guān)系。定義流失客戶(hù)，
2.客戶(hù)分類(lèi)分成什么類(lèi)型的客戶(hù)，分析這類(lèi)別的客戶(hù)在流失中得比率
3.模型 從非流失客戶(hù)中選取一些數據和流失合并生成新的數據集，建模，通過(guò)客戶(hù)流失預測分析模型。實(shí)現客戶(hù)流失精準定位
4.聚類(lèi)算法對客戶(hù)流失原因分類(lèi)，根據分類(lèi)結果制定不同的挽留策略，界面驗證，界面輸入特征，可以調用這個(gè)模型，出結果
