Team 3
臺大黑客松Hackson
以機器學習建立消費行為模型
江貫榮 吳雨葳 王志新
許泓崴 鄭佳維
我們為何分析？
- 掌控顧客行為模式及動態
- 提供更加精準的服務
- 創造雙贏增加利潤
我們如何分析？
- 顧客行為分析——建立假設
- 數據圖表分析——抓取重要參數
- 類神經網路預測模型——複雜邏輯判斷
我們分析了什麼？
- 主要客群分析
- 顧客資料（Profile）
- 信用卡使用與否
- 存款與否
- 貸款與否
- 理財與否
- 潛在服務項目
為何選擇信用卡？
- 主要服務項目
- 信用卡
- ATM
- 電話客服
- Softbank
- 信用卡
- 客戶偏好產品分析
- 客戶流失分析
- 長期客戶分析
- 客戶偏好產品分析
信用卡
貸款
理財
存款
性別
年齡
收入
住所
信用卡等級
128 Neurons
563 Products
喜好產品
Behavior Acc : 82%
流失客戶及長期客戶
3
6
12
9
3
6
9
12
Text
months
months
降維分析
上升趨勢
衰退趨勢
投入程度指標
其他因子
年齡
貸款
所有sample
通訊地址
信用卡
貸款
理財
存款
結論
- 掌握消費者喜好
- 預測消費者未來行為
- 幫助金融業者有更加系統性的決策
Big Data Analysis
By 許泓崴
