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目录

1. 银行客户忠诚度问题分析概况.......................................... （2）

1.1. 银行客户忠诚度分析................................................ （2）

1.2. 思路分析.......................................................... （2）

2. 数据探索与清洗...................................................... （3）

2.1. 数据探索与预处理.................................................. （3）

2.2. 对短期数据中的字符型数据进行特征编码.............................. （4）

3. 对短期银行客户数据可视化分析........................................ （5）

3.1. 绘制相关系数热力图................................................ （5）

3.2. 绘制不同年龄客户量占比的分组柱状图................................ （7）

3.3. 绘制蓝领与学生的产品购买情况饼图.................................. （8）

3.4. 绘制拜访客户的通话时长箱线图...................................... （9）

4. 对长期数据客户流失因素可视化分析................................... （10）

4.1. 分析长期数据原因................................................. （10）

4.2. 对长期客户数据进行可视化分析..................................... （10）

5. 特征构建........................................................... （14）

5.1. 构建新老客户特征................................................. （14）

5.2. 构建新老客户活跃程度特征......................................... （15）

5.3. 构建不同金融资产客户活跃程度的特征............................... （15）

5.4. 构建不同金融资产信用卡持有状态的特征............................. （16）

6. 银行客户长期忠诚度预测建模......................................... （17）

6.1. 机器学习模型..................................................... （17）

6.2. 建立客户长期忠诚度预测模型....................................... （17）

6.3. 模型评估......................................................... （19）

6.4. 模型预测......................................................... （19）

7. 总结............................................................... （20）

参考文献.............................................................. （21）

致谢.................................................................. （22）

基于统计学方法的银行客户忠诚度分析

1. 银行客户忠诚度问题分析概况
   1. 银行客户忠诚度分析

1. 深入挖掘并细致分析短期客户对银行的忠诚度，通过可视化的方式直观呈现，进而揭示导致银行客户流失的关键因素。这样不仅能够更清晰地了解客户流失的根源，还有助于制定更有针对性的策略，提升客户满意度和忠诚度，从而有效减少客户流失。
2. 为了更精准地把握银行客户的长期忠诚度，我们致力于构建一套完善的预测建模体系。通过对客户的行为数据、交易记录等进行深入分析，并结合先进的预测算法，我们可以有效预测银行客户的长期忠诚度，为银行提供有针对性的服务优化和客户关系管理策略，从而进一步提升客户满意度和忠诚度。
3. 银行客户长期忠诚度预测建模是一项至关重要的任务，它旨在通过深入分析和挖掘客户的交易行为、服务需求等多维度数据，结合先进的预测算法和技术，对客户的长期忠诚度进行精准预测。通过这一建模过程，银行不仅能够更好地了解客户的忠诚度变化趋势，还能够为客户提供更加个性化、精准的服务，进而增强客户黏性，提升银行的市场竞争力。因此，我们不断优化建模策略和技术手段，以实现对银行客户长期忠诚度的有效预测和精准管理。
   1. 思路分析

根据题中所给的两个任务，本文概括出的解题思路与大体步骤如下：

图1 问题流程图

1. 数据探索与清洗
   1. 数据探索与预处理
      1. 数据探索与预处理的优点

数据探索与处理的优点显著且关键。首先，它能够帮助我们深入挖掘数据的内在规律和潜在价值，为决策提供更加科学和准确的依据。其次，通过数据清洗和转换，可以提高数据的质量和可靠性，减少分析中的误差和干扰。此外，数据探索还能揭示数据间的关联和趋势，为业务洞察和策略制定提供有力支持。最后，有效的数据处理有助于提升分析效率，减少模型训练的时间和成本。总之，数据探索与处理是数据分析和决策过程中的重要环节，能够为企业和个人带来诸多好处，是大数据时代不可或缺的技能。

1. 1. 1. 数据预处理的具体步骤

图2 变量类型图

数据预处理是数据分析的关键步骤，其目的在于提升数据质量和适应特定分析方法。具体来说，数据预处理包括数据清洗、数据变换和数据归约。在对银行客户的短期数据中，数据清洗能够纠正数据中的错误和异常，通过填充缺失值，以及解决数据不一致性，确保数据的准确性和完整性。数据变换则通过数学函数变换、规范化等方式，将数据转换成适合分析或建模的形式，使其更符合分析软件或方法的要求。最后，数据归约技术能在保持数据完整性的基础上，降低数据量，减少数据处理的复杂度和时间成本。通过这一系列预处理步骤，我们能够获得高质量的数据集，为后续的数据分析和建模工作奠定坚实的基础。

1. 1. 对短期数据中的字符型数据进行特征编码
      1. 独热编码的原理及用处

独热编码是一种将分类变量转换为机器学习算法易于利用的格式的方法。其原理在于，对于每个分类变量，它创建一个新的二进制列。如果原始数据中的某个样本在该分类变量上取某一特定值，那么转换后对应的新列上的值就为1，否则为0。这样，每个分类值都变成了一个独立的二进制特征，从而避免了算法在处理非数值型数据时可能遇到的困难。独热编码不仅简化了数据处理过程，而且确保了模型能够准确捕捉不同分类值之间的差异。因此，在处理包含分类变量的数据集时，独热编码是一种非常有用的技术。

独热编码的用处在于将分类数据转化为机器学习算法易处理的数值型数据。它避免了类别间大小关系的干扰，提高了模型对类别特征的利用效果，进而提升了预测精度。在文本分类、推荐系统等场景中，独热编码都发挥着关键作用，使模型能更精准地理解和处理数据。

而我们所要研究的短期客户数据进行独热编码可以帮助我们更好进行可视化分析，对长期数据进行独热编码可以帮助我们更好的利用机器学习算法进行建模和做预测，因此我们对数据进行独热编码。

1. 1. 1. 对银行客户短期数据独热编码具体处理

本文将工作类型（job）{行政人员（admin），蓝领（blue-collar）、企业家（entrepreneur）、家政（housemaid）、企业管理层（management）、退休（retired）、个体经营（self-employed）、服务行业人员（services）、学生（student）、技术员（technician）、失业（unemployed）}编码为{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}；将婚姻状况（marital）{离婚（divorced）、已婚（married）、单身（single）}编码为{0,1,2}；将教育情况（education）{研 究 生 以 上（postgraduate）、高中（high school）、文盲（illiterate）、专科（junior college）、大学学位（undergraduate）}编码为{0,1,2,3,4}；将信用违约情况（default）、住房贷款情况（housing）、个人贷款情况（loan）、产品购买结果(y){否(no),是(yes)}编码为{0,1};将联系人通信类型(contact){蜂 窝（cellular）、电话（telephone）}编码为{0,1}；将其他属性（poutcome）{失败（failure）、不存在（nonexistent）、成功（success）}编码为{0,1,2}。

由于分析结果过大，在这里只展示部分数据。

图3 独热编码数据图

具体结果详情见附件中“result1_3.xlsx ”。

1. 对短期银行客户数据可视化分析
   1. 绘制相关系数热力图
      1.  相关系数定义及公式

相关系数是统计学中用来量化两个变量之间线性关系强度和方向的重要指标。它基于样本数据计算得出，通常取值范围在-1到1之间。当相关系数接近1时，表示两个变量之间存在强烈的正相关关系，即一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加；而当相关系数接近-1时，则表明存在强烈的负相关关系，即一个变量增加时，另一个变量倾向于减少。若相关系数接近0，则意味着两个变量之间几乎不存在线性关系。

相关系数在数据分析中扮演着至关重要的角色。它可以帮助我们快速识别变量间的潜在关联，为后续的回归分析、预测建模等提供重要依据。然而，需要注意的是，相关系数仅反映变量间的线性关系，对于非线性关系可能无法准确捕捉。因此，在实际应用中，我们需要结合其他统计方法和可视化工具，全面分析变量间的关系，从而做出更准确的判断和决策。

通常在统计中使用样本相关系数

图4 相关系数矩阵图

通过简单相关系数图的分析，我们发现客户的各项指标与银行产品购买结果的相关系数普遍偏低，最高值未超过0.4，这反映出客户的指标与产品购买结果之间的相关性并不显著。然而，在众多指标中，duration（通话时长）、poutcome（上一次银行活动）以及contact（联系人通信类型）与购买结果的相关系数相对较高，这暗示着最近一次拜访客户的通话时长、上一次银行活动的结果以及联系人通信类型对本次银行活动中客户购买产品的影响较为显著。因此，在后续的短期银行客户数据分析中，我们应着重关注这三个指标，以便更准确地把握客户需求，提升营销效果。

图5 相关系数矩阵热力图

通过相关系数热力图，我们可以直观地观察到在众多指标中，duration（通话时长）、poutcome（上一次银行活动）以及contact（联系人通信类型）这三个指标在热力图中的颜色更偏向于蓝色，这表明它们与因变量的相关性相对更高。热力图作为一种可视化工具，能够迅速帮助我们识别和判断哪些变量与目标变量之间存在较强的相关性，从而为我们后续的数据分析和决策提供有力支持。

1. 1. 绘制不同年龄客户量占比的分组柱状图

通过绘制不同年龄客户量占比图和不同年龄客户量的比例图，我们能够迅速且直观地了解不同年龄段的客户在购买银行产品方面的数量分布情况。这一分析有助于我们判断在哪些年龄段应投入更多的时间和精力来维护客户关系，从而有效减少客户流失，提升客户满意度和忠诚度。这样的策略性决策，有助于我们更精准地定位目标客户群体优化资源配置，实现业增长。

图6 各年龄段购买情况的的分组柱状图

图7 不同年龄段购买情况柱状图

图8 不同年龄段购买情况占比柱状图

从图中我们可以观察到，56岁以上和26岁以下的客户数量相对较少，这表明这一年龄段的人群可能不是银行的主要潜在客户。因此，对于这部分人群，我们不应过分关注他们的客户流失情况，而应思考如何开展适合他们需求的银行业务，以吸引并留住这部分潜在客户。

相对而言，25岁至55岁的客户群体数量较多，他们是银行的重要潜在客户对象。然而，从图中我们可以看到，这些客户中拒绝继续购买银行产品的比例较高，尤其在26岁至35岁年龄段，流失客户量达到了9000以上。进一步观察图4，我们可以发现25岁到55岁的银行客户流失情况尤为严重。

因此，我们应更加关注这一年龄段的人群，深入分析他们流失的具体原因。通过深入了解他们的需求和痛点，我们可以制定相应的策略，帮助银行尽可能地减少流失率，提升客户满意度和忠诚度。

在现实生活中，25岁到55岁的年龄跨度确实相当大，这无疑增加了统计调查的难度。然而，通过观察图5，我们可以发现26岁至35岁这一年龄段的客户在购买率和未购买率方面的占比均最为显著。因此，为了更有效地利用资源并节省人力、物力和时间，我们可以选择这一年龄段的客户作为25岁到55岁年龄段客户的一个代表性样本进行调查分析。这样，我们不仅能够更准确地把握该年龄段客户的需求和偏好，还能为银行制定更为精准的营销策略提供有力支持。

我们通过对短期客户忠诚度分析进行可视化分析，是分析不同指标客户对银行产品的购买依赖度从而提供更好的销售服务，从可视化分析我们得出duration（通话时长）、poutcome（上一次银行活动）以及contact（联系人通信类型）会影响客户的流失，因此我们应该重点关注这三个指标。长期客户忠诚度分析则是从客户资源信息数据中利用机器学习来挖掘客户流失因素、预测可能流失的客户，尽可能留住高价值客户，而图23正是利用机器学习所预测的结果。通过短期数据和长期数据分析可以为银行提供更加准确高效解决客户流失方案。

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