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2013-11-10
目前我行已知拥有客户开户以来的交易数据和账户每日余额,可否通过时间序列分析方法,找到一些风险流失的序列模式?有兴趣的可以一起讨论,用我行实际数据验证模型的有效性?欢迎大家一起讨论,也可以提供其他分析角度,发挥这些数据的最大效用!期待您的参与。。。
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2013-11-11 09:09:24
时间序列分析方法,
感觉思路不对,

首先要找到客户流失的动因,
对这些动因进行分析,
建立基本的框架
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2013-11-11 15:12:19
时间序列分析方法是否合适,我不知道。不过,我觉得使用数据挖掘中的“分类”过程,应该也是一种可考虑的途径。要实现“分类”的过程,底层技术有LOGISTIC回归、神经网络 、VSM、决策树等。
如果有机会,希望能一起讨论下,我的工作内容有时也会涉及到银行内部数据。
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2013-11-13 07:58:10
我做移动支付风控。也在研究同样问题。先做聚累。然后根据不同群体用逻辑回归
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2013-11-18 13:52:35
xjffr 发表于 2013-11-13 07:58
我做移动支付风控。也在研究同样问题。先做聚累。然后根据不同群体用逻辑回归
恩,你们的思路不错。不过我想问下,你们为什么不直接做逻辑回归呢?是不是因为整体上的逻辑回归效果不如分群的逻辑回归?如果是这样的话,你们有过案例验证吗?几个案例。
好奇,想知道答案,谢谢先!呵呵。
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2013-11-19 21:43:52
目前正在通过聚类和时间序列相结合使用,感觉聚类比较适合客户细分,交易记录还是时间序列分析,交易金额和时点金额,不同客户没有可比性,需要找到具有可比性的值,比如:账户时点和日均比,基础相同了才有可能发现,相同序列模式,大家有什么更好的办法?
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