数据挖掘实用案例分析 指掘第6章银行信用卡欺诈与拖欠行 实用案例分析 为分析 复旦大学赵卫东博士 0ta间g wdzhao@fudan.edu.cn dicta
数据挖掘实用案例分析 第6章 银行信用卡欺诈与拖欠行 为分析 复旦大学 赵卫东 博士 wdzhao@fudan.edu.cn
章节介绍 本案例获取某银行的客户信用卡记录,挖掘数据的潜在价值,为该银行的 信用卡业务决策提供参考。该银行面临的信用卡欺诈和拖欠现象比较严重 。本案例希望通过对影响用户信用等级的主要因素进行分析,以及结合信 用卡用户的人口特征属性对欺诈行为和拖欠行为的影响因素进行分析 通过对银行的客户信用记录、申请客户信息、拖欠历史信息、消费历史记 录等数据进行分析,对不同程度的客户进行归类,研究信用卡贷款拖欠 信用卡欺诈等问题与客户的个人信息、信用卡使用信息的关系,为银行提 前识别、防控信用卡业务风险提供参考,从而减少银行在信用卡业务方面 的损失
章节介绍 • 本案例获取某银行的客户信用卡记录，挖掘数据的潜在价值，为该银行的 信用卡业务决策提供参考。该银行面临的信用卡欺诈和拖欠现象比较严重 。本案例希望通过对影响用户信用等级的主要因素进行分析，以及结合信 用卡用户的人口特征属性对欺诈行为和拖欠行为的影响因素进行分析 • 通过对银行的客户信用记录、申请客户信息、拖欠历史信息、消费历史记 录等数据进行分析，对不同程度的客户进行归类，研究信用卡贷款拖欠、 信用卡欺诈等问题与客户的个人信息、信用卡使用信息的关系，为银行提 前识别、防控信用卡业务风险提供参考，从而减少银行在信用卡业务方面 的损失
章节结构 客户信用等级影响因素 客户信用卡申请数据预处理 信用卡申请成功影响因素 信用卡客户信用等级影响因素 基于消费的信用等级影响因素 信用卡欺诈判断模型 基于 Apriori算法的欺诈模型 基于判别的欺诈模型 基于分类算法的欺诈模型
章节结构 • 客户信用等级影响因素 – 客户信用卡申请数据预处理 – 信用卡申请成功影响因素 • 信用卡客户信用等级影响因素 • 基于消费的信用等级影响因素 • 信用卡欺诈判断模型 – 基于Apriori算法的欺诈模型 – 基于判别的欺诈模型 – 基于分类算法的欺诈模型
章节结构 欺诈人口属性分析 欺诈人口属性统计分析 基于逻辑回归的欺诈人口属性分析 逾期还款的客户特征 基于决策树分析逾期客户特征 基于回归分析逾期客户特征 根据消费历史分析客户特征 基于聚类分析客户特征 基于客户细分的聚类分析
章节结构 • 欺诈人口属性分析 – 欺诈人口属性统计分析 – 基于逻辑回归的欺诈人口属性分析 – 逾期还款的客户特征 – 基于决策树分析逾期客户特征 – 基于回归分析逾期客户特征 – 根据消费历史分析客户特征 – 基于聚类分析客户特征 – 基于客户细分的聚类分析
客户信用等级影响因素 在客户向银行申请信用卡时,银行会根据用户提供的个人信息进行评分 综合考虑用户的各种指标,对每一项指标都按照一定的标准评分,然后累 积得到客户的信用总评分,为每位客户制定信用等级,给予相应的信用卡 额度
客户信用等级影响因素 • 在客户向银行申请信用卡时，银行会根据用户提供的个人信息进行评分， 综合考虑用户的各种指标，对每一项指标都按照一定的标准评分，然后累 积得到客户的信用总评分，为每位客户制定信用等级，给予相应的信用卡 额度