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1、Data Mining在信用卡在信用卡客户分群之应用客户分群之应用輔仁大學統計資訊學系輔仁大學統計資訊學系輔仁大學統計資訊學系輔仁大學統計資訊學系蔡欣蕙、陳飛宏、鄭建德、林函穎、蔡欣蕙、陳飛宏、鄭建德、林函穎、楊宇微楊宇微謝邦昌謝邦昌謝邦昌謝邦昌DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第1页!Ben-Ben Bank總裁台灣區經理鄭建德專員蔡欣蕙專員林函穎行銷主任楊宇微資訊人員陳飛宏DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第2页!会议进行中会议进行中DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第3页!Data Minin
2、g的功能的功能分类（分类（classification）推估（推估（estimation)预测（预测（predication）关联分组（关联分组（affinity grouping）同质分组（同质分组（clustering）DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第4页!Data Mining和一般统计分析不同之和一般统计分析不同之处在于处在于Data Mining可以处理多个维可以处理多个维度的大量数据，避免了下面几点困度的大量数据，避免了下面几点困难：巨量的纪录、高维的数据、搜难：巨量的纪录、高维的数据、搜集到的数据仅有一小部分用来分析集到的数据仅有一小部分用来分
3、析。Data Mining和和统计分析比较统计分析比较DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第5页!研究研究架构及步骤架构及步骤DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第6页!将原來的资料（2,109,518笔)切割成三大部分:Training Data(1,000,070笔)Testing Data (555,814笔)New Data (553,634笔)DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第7页!S Training Data&S Testing Data 做群集分析产生分群变数DataMining在信用
4、卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第8页!将分群变数与原來的变数产生合并资料集DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第9页!将Training Data(1,000,070笔)及Testing Data(555,814笔)直接做群集分析DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第10页!将分群变数的资料集作判別分析DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第11页!将合并后的资料集作交叉分析.罗吉斯回归.决策树.DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第12页!Data Mining(未
5、未经抽样）经抽样）流程流程DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第13页!研究结果研究结果样本与母体结构比较分群结果判別结果瑕疵戶预测结果分群特性DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第14页!分群分群个数个数DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第15页!判別判別结果误判率结果误判率DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第16页!对不同顾客如何处理DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第17页!银行杀手银行杀手个人月收入个人月收入20,000元以下，元以
6、下，其中沒有收入占（其中沒有收入占（56.87）平均月开销平均月开销20,000元以下（元以下（84.69）家庭月收入家庭月收入60,000元以下（元以下（100）刷卡金刷卡金额额40,00160,000元（元（41.73）逾期逾期30天（天（10.81）呆呆帐记录（帐记录（9.86）借款借款余额余额800万（万（12.40）退票记录（退票记录（10.82）拒往记录（拒往记录（11.10）強制停卡強制停卡记录（记录（11.77）男男女（女（差异最大）差异最大）血型血型A型（型（30.52)经常使用信用卡经常使用信用卡（34.33）偶尔使用信用卡偶尔使用信用卡（45.98）大大学生（学生（8.1
7、8）专科学生（专科学生（8.25）高中职学生（高中职学生（18.99）DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第18页!策略策略黃金黃金单身汉单身汉(高利润+经济能力较好)刺激顾客增加刷卡次数刺激顾客增加刷卡次数。结合百货公司、大型量贩店、或饭店等等，促使其消费便利增加消费次数。对於不常外出购物者寄予消费指南及较高档的商品型录，來刺激消费、增加刷卡次数。DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第19页!策略策略败金高手败金高手(高利润+经济能力偏低)留住目前的客戶，提高留住目前的客戶，提高顾客忠诚度。顾客忠诚度。预留一段时间作为审查，合格者施
8、予同黄金单身汉一样行销手法。不合格者，加強其风险的把守，同時降低其信用卡额度。DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第20页!贡献贡献针对银行目前的顾客，依其族群的不同，针对银行目前的顾客，依其族群的不同，实施不同的解決方法，达到降低银行风险实施不同的解決方法，达到降低银行风险并增加利润的目的。并增加利润的目的。对于银行的新顾客，提供不同的策略，以对于银行的新顾客，提供不同的策略，以得到银行的最大利益。得到银行的最大利益。建立一个判定模型，提供银行在发卡之前建立一个判定模型，提供银行在发卡之前的一个审核方针。的一个审核方针。DataMining在信用卡客户分群的应用
9、共40页，您现在浏览的是第21页!Data Mining的的意义意义 Data Mining是指找寻隐藏在数据中的是指找寻隐藏在数据中的讯息，如趋势（讯息，如趋势（Trend）、特征）、特征（Pattern）及相关性（）及相关性（Relationship）的过程，也就是从大量数据中发掘信的过程，也就是从大量数据中发掘信息或知识。息或知识。DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第22页!Data Mining的的相关技术相关技术记忆基础推理法记忆基础推理法（Memory-Based easoning）市场购物篮分析市场购物篮分析（Market Basket Analy
10、sis）决策树决策树（Decision Trees）基因演算法（基因演算法（Genetic Algorithm）群集侦测技术群集侦测技术（Cluster Detection）连结分析连结分析（Link Analysis）在线分析处理在线分析处理（On-Line Analytic Processing;OLAP）类神经网络类神经网络（Neural Networks）区别分析区别分析（Discriminant Analysis）罗吉斯回归分析罗吉斯回归分析（Logistic Analysis）DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第23页!研究工具研究工具Data Mi
11、ning软件软件STATISTICA 6.0基于经费的考量，已取得软件的使基于经费的考量，已取得软件的使用授权。用授权。DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第24页!Data Mining流程流程图图DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第25页!Training Data&Testing Data 随机抽出0.2%样本Sample Training Data(2054笔)Sample Testing Data(1125笔)DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第26页!依分群变数资料集結果进行判別分析Dat
12、aMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第27页!将合并后的数据集作交叉分析.罗吉斯回归.决策树.DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第28页!将Training Data及Testing Data作群集分析产生分群变数资料集DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第29页!将分群变数与原來的变数产生合并资料集DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第30页!Data Mining抽抽样流样流程程DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第31页!Data Mining
13、(未未经抽经抽样抽样样抽样流程图流程图)DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第32页!群集群集结果结果DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第33页!判別判別结果结果DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第34页!瑕疵戶瑕疵戶预测模型结果预测模型结果 Y Y：是否：是否为瑕疵戶为瑕疵戶 X X：是否逾期超过：是否逾期超过3030天天 是否有呆帐记录是否有呆帐记录 是否有借款余额是否有借款余额800800万万 是否有退票记录是否有退票记录 是否有拒往记录是否有拒往记录 是否有他行強制停卡记录是否有他行強制停卡记
14、录 DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第35页!黃金黃金单身汉单身汉个人月收入个人月收入20,000元（元（100）20,00140,000元占（元占（73.59）平均月开销平均月开销20,00140,000元（元（15.46）家庭月收入家庭月收入60,000元以下（元以下（100）刷卡金刷卡金额额60,00180,000元（元（28.02）农林渔牧（农林渔牧（16.55）事务职（事务职（12.21）銷銷销售业（销售业（11.18）一年內有申一年內有申请的意愿请的意愿 （30.3）信用卡张数信用卡张数23张张 （55.86）很少使用信用卡很少使用信用卡 （18.
15、92）1524岁（岁（34.23）3034岁（岁（15.08）未婚（未婚（49.76）上，中上（上，中上（76.78）DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第36页!败金高手败金高手个人月收入个人月收入20,000元以下（元以下（100）其中沒有收入占（其中沒有收入占（63.05）平均月开销平均月开销10,00120,000元（元（33.91）家庭月收入家庭月收入60,000元以下（元以下（97.23）刷卡金刷卡金额额60,00180,000元（元（49.28）3549岁（岁（32.21）已婚（已婚（23.73）中（中（46.33）中下（中下（24.78）下（下（9
16、.61）一年內有申一年內有申请的意愿（请的意愿（31.36）信用卡张数信用卡张数34张（张（14.21）很少使用信用卡（很少使用信用卡（20.82）农林渔牧（农林渔牧（19.79）家庭主妇（家庭主妇（14.78）事务职（事务职（14.75）DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第37页!策略策略银行杀手银行杀手(风险变数高)降低信用降低信用额度。额度。加強控管银行杀手的消费行为 对旧有之顾客，建议采用降低信用卡额度，并 随时电话追踪，确认消费无误，同时长期观察，确认其安全性。DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第38页!黄金单身汉黄金单身汉高利润高风险败金高手败金高手银行杀手银行杀手DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第39页!报告完毕Thank you!DataMining在信用卡客户分群的应用共40页，您现在浏览的是第40页!