تقسيم عملاء بطاقات الائتمان باستخدام التعلم غير الموجه

نظرة عامة على مشروع تقسيم عملاء بطاقات الائتمان

يهدف هذا المشروع إلى تقسيم عملاء بطاقات الائتمان بناءً على أنماط إنفاقهم وتفضيلاتهم. من خلال تجميع العملاء في مجموعات مميزة، يمكن للمؤسسات المالية استخراج رؤى قيمة، وتخصيص استراتيجيات التسويق، وتحسين المنتجات لتلبية احتياجات مختلف شرائح العملاء بشكل أفضل.

البيانات

يحتوي هذا المشروع على بيانات شاملة لحاملي بطاقات الائتمان، بما في ذلك تفاصيل مثل الرصيد، وسلوك الشراء، والحد الائتماني، وسجل الدفع.

منهجية التحليل

معالجة البيانات:

معالجة القيم الناقصة، والقيم الشاذة، والتوزيعات غير المتوازنة.

تطبيق تحويل لوغاريتمي لتقليل التفاوت.

إجراء تحليل استكشافي للبيانات لفهم توزيع الميزات.

خوارزميات التجميع:

تجربة خوارزميات مختلفة مثل K-means، والتجميع الهرمي، ونماذج Gaussian Mixture، وDBSCAN.

استخدام تصور TSNE لتمثيل نتائج التجميع في مساحة ثنائية الأبعاد.

تطبيق تقنيات مثل طريقة Elbow وتحليل PCA لتحديد العدد الأمثل للمجموعات.

تفسير المجموعات:

تقديم تفسيرات دقيقة لكل مجموعة بناءً على أنماط العملاء وسلوكهم الشرائي.

تحديد مجموعات مميزة تظهر أنماط إنفاق وتفضيلات مختلفة.

التدريب وضبط المعلمات:

استكشاف معايير الربط ووظائف المسافة المختلفة للتجميع الهرمي.

استخدام Dendrograms لتصور التسلسل الهرمي للمجموعات وتحديد الهيكل الأمثل للتجميع.

أفكار للتحسين:

اقتراح استراتيجيات تحسين مثل تقليل الأبعاد باستخدام PCA.

تجربة تقنيات تحويل مختلفة.

اعتماد طريقة gap statistics لتقييم الأداء.

الاستخدام

إعداد البيئة:

تثبيت Python والمكتبات الأساسية مثل pandas وnumpy وscikit-learn.

تنزيل مجموعة البيانات وحفظها في دليل المشروع.

معالجة البيانات:

تنفيذ نصوص المعالجة لتنظيف البيانات ومعالجة القيم الناقصة والشاذة.

تحليل التجميع:

تشغيل نصوص التجميع لتطبيق الخوارزميات المختلفة وتحديد شرائح العملاء.

تصور النتائج باستخدام مخططات TSNE وDendrograms وغيرها.

تفسير النتائج والرؤى:

تحليل المجموعات لاستخراج رؤى حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم.

توثيق النتائج والتوصيات لمشاركة أصحاب المصلحة.

الخاتمة

يمثل تقسيم عملاء بطاقات الائتمان استراتيجية محورية لفهم احتياجات العملاء وتحسين استراتيجيات التسويق وزيادة رضا العملاء. من خلال استغلال تقنيات التجميع، يمكن للمؤسسات المالية الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ حول شرائح العملاء، مما يدعم نمو الأعمال ونجاحها.