Анализ структуры расходов розничных клиентов банка с помощью методов машинного обучения

Аннотация

Актуальность темы обусловлена тем, что с позиций банковского маркетинга, технология больших данных помогает обнаружить новые источники информации, улучшить оперативность и качество решений, принимаемых для привлечения клиентов, персонализации специальных предложений для клиентов, разработки новых услуг.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы является информационная система банка ПАО «УБРиР».
Предметом исследования является машинное обучение в задачах классификации и кластеризации.
Цель работы создать план внедрения и разработать программу анализа транзакционных данных розничных клиентов банка.
Для достижения поставленной цели поставлены и решены следующие задачи:
 изучить теоретические основы и аспекты деятельности банка и предоставляемых им услуг;
 проанализировать и подготовить набор данных банковских транзакций к анализу;
 произвести кластеризацию на основе содержимого набора данных;
 применить тематическое моделирование на наборе данных;
 интерпретировать результаты работы разработанной программы с использованием тематического моделирования.
В первом разделе рассмотрены теоретические основы анализа данных, машинного обучения и его методов, а также общих сведениях о банковской сфере деятельности.
Во втором разделе рассмотрена общая характеристика предприятия, проведен анализ бизнес-процессов, построена полная модель предприятия, разработан план проекта в MS Project и оценена экономическая целесообразность внедрения новой системы. А также описана работа по разработке программы для анализа транзакций розничных клиентов банка ПАО «УБРиР».
Практическим результатом работы стал проект внедрения и разработанная программа анализа транзакционных данных розничных клиентов банка ПАО «УБРиР».