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  • 构建信用卡客户风险评价关键特征 实训数据:https://pan.baidu.com/s/1RduW2P0UtdgvQowIu26u7A 1 实训目标 (1) 掌握评分卡模型原理。 (2) 构建信用卡用户风险分析关键特征。 2 实训环境 (1) 使用 3.6 ...

    构建信用卡客户风险评价关键特征

    实训数据:https://pan.baidu.com/s/1RduW2P0UtdgvQowIu26u7A
    1 实训目标
    (1) 掌握评分卡模型的原理。
    (2) 构建信用卡用户风险分析关键特征。

    2 实训环境
    (1) 使用 3.6 版本的 Python 。
    (2) 使用 jupyter notebook 编辑器。
    (3) os , pandas , N umPy , sklearn 。

    3 实训内容
    在信用卡相关的征信工作中,主要从三个方向判定客户的信用等级,分别为:客户的历史信用风险,客户的现阶段经济状况,客户的未来经济收入以及目前的收入的稳定情况。

    4 实训步骤
    (1) 据特征瑕疵户,逾期,呆账,强制停卡,退票,拒往记录构建历史行为特征。
    (2) 根据特征借款余额,个人月收入,个人月开销,家庭月收入和月刷卡金额,构建出经济风险情况特征。
    (3) 根据特征职业,年龄,住家,构建出收入风险情况特征。
    (4) 标准化历史行为,经济风险情况,收入风险情况特征。

    4.1 特征选取
    特征的轩主主要是以下三个方面。具体操作如 代码 4‑1 所示。

    1. 根据特征瑕疵户,逾期,呆账,强制停卡,退票,拒往记录构建历史行为特征。
    2. 根据特征借款余额,个人月收入,个人月开销,家庭月收入和月刷卡金额,构建出经济风险情况特征。
    3. 根据特征职业,年龄,住家,构建出收入风险情况特征。
      代码 4 ‑ 1 特征选取
    In[1]:
    import os
    import numpy as np
    import pandas as pd 
    os.chdir('/course/Python 数据分析与应用 /')
    data8 = pd.read_csv('./tmp/data8.csv',encoding='utf-8',index_col=0, engine = 'python')
    # 选取历史行为特征
    card_selection1 = data8[[' 瑕疵户 ',' 逾期 ',' 呆账 ',' 强制停卡记录 ',' 退票 ',' 拒往记录 ']]
    print(' 构建历史行为特征前 5 个特征为: \n',card_selection1.head())
    
    Out[1]:
    构建历史行为特征前 5 个特征为:
    
        瑕疵户   逾期   呆账   强制停卡记录   退票   拒往记录
    0    2        2     2       2           2     2
    1    2        2     2       2           2     2
    2    2        2     2       2           2     2
    3    2        2     2       2           2     2
    4    2        2     2       2           2     2
    
    In[2]:
    # 选取经济风险情况特征
    card_selection2 = data8[[' 借款余额 ',' 个人月收入 ',' 个人月开销 ',' 家庭月收入 ',' 月刷卡额 ']]
    print(' 构建经济风险情况特征前 5 个特征为: \n',card_selection2.head())
    Out[2]:
    构建经济风险情况特征前 5 个特征为:
    
        借款余额   个人月收入   个人月开销   家庭月收入   月刷卡额
    0      2          1           1           1          1
    1      2          1           2           1          2
    2      2          1           1           1          6
    3      2          1           1           1          4
    4      2          1           3           1          5
    
    In[3]:
    # 选取收入风险情况特征
    card_selection3 = data8[[' 职业 ',' 年龄 ',' 住家 ']]
    print(' 构建收入风险情况特征前 5 个特征为: \n',card_selection3.head())
    
    Out[3]:
    构建收入风险情况特征前 5 个特征为:
    
        职业   年龄   住家
    0    12     3    1
    1    19     7    1
    2    11     2    1
    3    12     7    1
    4    11     4    1
    

    4.2 特征合并
    选取完所需的特征之后,将相关特征列合并,如代码 4‑2 所示。

    
    In[4]:
    
    # 合并历史行为、经济风险情况、收入风险情况特征
    
    card_features = pd.concat([card_selection1,card_selection2,card_selection3], axis=1)
    
    print(' 构建 L 、 F 、 S 特征前 5 个特征为: \n',card_features.head())
    
     
    
    Out[4]:
    
    构建 LFS 特征前 5 个特征为:
        瑕疵户   逾期   呆账   强制停卡记录   退票   拒往记录 ...  个人月开销   家庭月收入   月刷卡额   职业   年龄   住家
    0    2   2   2       2   2     2 ...      1      1     1  12   3   1
    1    2   2   2       2   2     2 ...      2      1     2  19   7   1
    2    2   2   2       2   2     2 ...      1      1     6  11   2   1
    3    2   2   2       2   2     2 ...      1      1     4  12   7   1
    4    2   2   2       2   2     2 ...      3      1     5  11   4   1
    [5 rows x 14 columns]
    

    4.3 特征标准化
    由于聚类模型并不需要划分数据集,标准化可以使用 sklearn 的 preprocessing 模块,如 代码 4‑3 所示。

    
    In[5]:
    
    # 标准化历史行为,经济风险情况,收入风险情况特征
    
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    data9 = StandardScaler().fit_transform(card_features)
    np.savez('./tmp/card_scale.npz',data9)
    print(' 标准化后的 LFS 模型的前 5 个特征为 :\n',data9[:5,:])
    
    Out[5]:
    标准化后的 LFS 模型的前 5 个特征为 :
     [[ 0.24381325  0.23879532  0.22088026  0.25098948  0.23902695  0.24852776
       0.25335913 -1.15521843 -0.74968558 -1.18316767 -1.6436681  -0.07685176
      -0.44054478 -1.95817546]
    [ 0.24381325  0.23879532  0.22088026  0.25098948  0.23902695  0.24852776
       0.25335913 -1.15521843  0.23116695 -1.18316767 -1.01399949  1.22685193
       1.25542278 -1.95817546]
    [ 0.24381325  0.23879532  0.22088026  0.25098948  0.23902695  0.24852776
       0.25335913 -1.15521843 -0.74968558 -1.18316767  1.50467492 -0.26309514
      -0.86453667 -1.95817546]
    [ 0.24381325  0.23879532  0.22088026  0.25098948  0.23902695  0.24852776
       0.25335913 -1.15521843 -0.74968558 -1.18316767  0.24533771 -0.07685176
       1.25542278 -1.95817546]
    [ 0.24381325  0.23879532  0.22088026  0.25098948  0.23902695  0.24852776
       0.25335913 -1.15521843  1.21201948 -1.18316767  0.87500632 -0.26309514
      -0.01655289 -1.95817546]]
    
    展开全文
  • 了解银行客户特定特征已成为维持银行活力的关键。 该项目旨在利用聚类分析对公司信用卡用户进行细分。 它可以帮助公司为客户提供定制信用卡服务,从而提高他们盈利能力。 ###数据集我们数据集包括8950...
  • 所以我一直强调,销售员一定要充分做目标群体的特征分析,通过分晰找到对应的痛点、痒点及兴奋点,然后推演出需求,这样才能击中客户。 2、目标物,所谓目标物指你能给客户提供的解决方案是什么。之所以称为目标物,...

    记住影响客户购买的3个决策关键,让你清晰知道客户想什么,要什么:
    1、缺乏感,什么是缺乏感?缺乏感指引起客户焦虑、烦恼的冲突点,因为有了这样的问题及痛点客户才可能产生需求。所以我一直强调,销售员一定要充分做目标群体的特征分析,通过分晰找到对应的痛点、痒点及兴奋点,然后推演出需求,这样才能击中客户。
    2、目标物,所谓目标物指你能给客户提供的解决方案是什么。之所以称为目标物,客户一般的关注点都不在产品本身上,而是产品背后的东西,比如,我用了这个产品能让我变美,能让我变瘦等。所以,要给客户设置一个目标参照物。切记,销售员千万不要与客户纠结于产品本身,而是要引导围绕客户的目标来讨论,如果你设置的目标参照物,对客户有足够吸引力,客户的兴趣也被激发出来了。
    3、能力,客户一般会以最低的能力成本来衡量东西值不值得购买。因为,人大多数情况下都是理性的动物,比如健身,客户不可能在自己免强维持生计的情况下掏钱来健身。销售员要学会甄别,不是所有的客户都能成为你的客户,你所推荐的也一定是客户匹配的。
    所以影响客户的关键决策,首先是内心感到某种缺乏而形成需求,接着遇到某个实体或虚拟的目标物,然后根据消费经验或自身能力,推理成本判断东西值不值得买。

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  • Facade模式:关键特征

    2008-07-16 23:28:35
    解决方案: Facade 为原有系统的客户提供了一个新接口   参与者与协作者 : 为客户提供一个简化接口,使系统更容易使用   效果: Facade模式简化了对所需子系统使用过程。但是,由于Facade并不完整,因此...

    意图: 希望简化原有系统的使用方式,需要定义自己的接口

     

    问题: 只需要使用某个复杂系统的子集,或者,需要以一种特殊的方式与系统交互

     

    解决方案: Facade 为原有系统的客户提供了一个新的接口

     

    参与者与协作者 : 为客户提供的一个简化接口,使系统更容易使用

     

    效果: Facade模式简化了对所需子系统的使用过程。但是,由于Facade并不完整,因此客户可能无法使用某些功能。

     

    实现: 定义一个(或多个)具备所需接口的新类

               让新的类使用原有的系统

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  • 比如客户、销售额等,在SAPBI 中都体现为一个信息对象。 它是SAPBI 中数据存储最小单位,是数据模型建立基础。 信息对象是按照信息范围分类存储。信息范围就好比是文件目录,可以将各种对象进 行分组。...

    信息对象(InfoObject) 是SAP BI 系统中对现实生活中的的业务评价对象的模拟。

    比如客户、销售额等,在SAPBI 中都体现为一个信息对象。

    它是SAPBI 中数据存储的最小单位,是数据模型的建立基础。

     

     

    信息对象是按照信息范围分类存储的。信息范围就好比是文件目录 ,可以将各种对象进
    行分组。在信息范围下,可以包含其他的信息范围,也可以包含信息对象目录。信息对象目
    录是专门用于对信息对象进行分类的目录。
    信息对象分为关键值和特性两大类,分别存入关
    键值信息对象目录和特性信息对象目录中。信息对象目录可以根据其分类需要再分别存放在
    不同的信息范围( InfoAreas )中,以方便对信息对象的管理。


    1. 关键值
    关键值是指业务评价中的数值部分 用来存储要分析的数值 ,如金额、数量、天数、分
    钟数等。除了在数据库中物理存储的关键值,比如销售收入、固定成本、销售数量、职工人
    数等,还可以在业务浏览器中定义一些派生的关键值,派生的关键值是由信息立方体中的关
    键值经过计算得到的,比如人均销售收入、百分比偏差、边际贡献等。


    2. 特性

    特性是业务评价中涉及的评价的对象,多是非数值型的内容,用来对数值进行界定 。比
    如公司、产品、客户、财年、会计期间、地区等。关键值只有与一系列的特性相联系,才有
    了具体的含义。SAP 数据仓库中把特性分为以下类型:
    ·业务特性(如客户,成本中心和公司等);
    ·单位(女口货币和数量单位等);
    ·时间特性(如年、月、日、财年、会计期间等);
    ·技术特性(如数据加载程序的顺序标志等〉。

     

     

     

    特性可以包含主数据、描述、层级结构三部分信息特性主数据包含每个特性值的惟一
    标识,还可以带有其他属性。
    描述包含特性的各种类型的文本说明,每一个特性的值可以有
    长、中、短文本描述,也可以有不同语言版本的描述。层级结构用于将不同的特性值进行树
    状结构的分类。所有这些数据可以在主数据和事务数据的查询和报表中使用。

     

     

     


     

    展开全文
  • 业务流程建模(BPM)是一种将所有业务方面与系统基础技术和实现... 因此,本文重点介绍了市场上BPM解决方案的关键特征,以帮助理解给定解决方案与客户环境兼容性。 因此,客户可以根据自己选择做出明智决定。
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  • 关键对话》学习总结

    千次阅读 2019-04-24 07:51:51
    关键对话三个特征: 对话双方观点有很大差距。比如双方意见不合争执,与不同意见同事沟通; 对话存在很高风险。比如难面试机会、求婚、谈判; 对话双方情绪激烈。比如面对叛逆子女,下属情绪...
  • 域名是一家企业在互联网上的入口,是企业在互联网上的门牌号,更是一张企业...域名要容易被记住域名最关键的特征之一就是要容易被记住,太长的就不要考虑,特别是用拼音或者英文缩写的域名在国内并不太适用,一长...
  • 对未来趋势预测,为企业创造最好物流管理,节省管理成本,从以生产为中心,到以销售为中心、以客户为中心目标,让企业能够最大程度去适应以顾客、竞争、变化为特征的现代企业经营环境,因而成为企业最重要...
  • 对未来趋势预测,为企业创造最好物流管理,节省管理成本,从以生产为中心,到以销售为中心、以客户为中心目标,让企业能够最大程度去适应以顾客、竞争、变化为特征的现代企业经营环境,因而成为企业最重要...
  • 大规模定制客户个性化服务需求往往具有非结构化特征,准确获取并分析真实客户需求是大规模定制成功实施的关键。首先讨论大规模定制客户非结构个性化需求内涵和判定方法,针对非结构个性化需求特点构建大规模定制...
  • 随着产品增多,有部分客户还是分不清楚,下面就来给大家讲解下利联科技高防业务下几个产品。 高防服务器 利联科技高防服务器关键便是靠資源硬扛防御,如同有些人要打你,你来买两把刀再穿个铠甲举个巨盾去...
  • 如今,识别潜在客户是非常关键的,这样才能有更多数据驱动策略来目标客户。因此,在客户智能领域,客户细分是一个核心应用程序,其中人们根据不同属性(可能是购买习惯或行为习惯)进行聚类。 它是无监督学习...
  • 关键对话有三个特征: 1、对话双方观点有很大差距。比如双方意见不合争执,与不同意见同事沟通;说服你老板和父母。 2、对话存在很高风险。比如难得面试机会,求婚,谈判,要求加薪。 3、对话双方...
  • 客户流失预测

    2021-02-25 15:05:43
    客户是企业的重要资源,也是企业的无形资产,客户的流失,也就意味着资产的流失,因此进行流失分析是十分重要的,进行客户流失分析的目的,就是阻止或者避免客户的流失,提高企业的盈利水平和竞争力 1.2目的 深入...
  • 面向客户的创新:应聘者是否以客户为本,是否能够充分理解软件如何才能帮助客户解 决问题,并对此充满兴趣和热情。  精湛的技术:我们注重的是应聘者是否通晓网络和操作系统,不仅能写代码,而且能够 优化...
  • 航空客户价值分析

    2019-10-17 14:12:38
    对不同类别的客户进行特征分析,比较不同类客户的客户价值。识别客户价值应用最广泛的模型是RFM模型。 最近消费时间间隔(Recency) 消费频率(Frenquency) 消费金额(Monetary) 模型修改: 由于航空公司票价...
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  • 而项目组外部沟通中,与客户的沟通尤为关键,因为它在很大程度上决定了项目的成败。 然而,面对各种性格特征和知识背景的客户,如果做到与客户的有效沟通,最终有利于项目?这恐怕是对大多数技术人员背景出身的项目...

空空如也

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