경영데이터분석 클레멘타인 데이터마이닝

소개글

경영데이터분석 클레멘타인을 이용한
대출상환고객 모델 도출 과정 피피티입니다
K-means, 인공신경망, C5.0, Cart 모형 사용하였습니다

목차

프로젝트배경

프로젝트 필요성

데이터분석

데이터마이닝실행
-CART
-C5.0
-신경망
-K-means

결론

본문내용

프로젝트 필요성
기존의 데이터를 바탕으로
여러 가지 데이터마이닝 기법을 적용하여
각 기법에서의 변수의 중요도를 알아내어
최적의 대출 상환 모델을 발견하고
모델을 바탕으로 데이터마이닝의
KNOW-HOW를 구축하여
고객의 대출 신청에 대하여 발 빠르고 정확히 대처

데이터마이닝 실행
모형 도출 이전에 대출 상황 여부인 BAD 변수의 0, 1 응답자 수의 균형을 맞추기 위한 균형노드 사용
대출금액의 액수를 23000$를 기준으로 전체 응답자 중 대출액이 23000 이하인 고객을 훈련용, 23000 초과인 고객을 테스트용으로 구분

CART모형
테스트용과 훈련용으로 구분되어 진 두 노드에 CART 모형 대입하여 의사결정 나무 도출
대출 미상환 고객을 효과적으로 분류한 변수로는 체납횟수, 최근 신용거래 요청회수,대출금/수익비율

세 변수 모두 9:1정도의 비율로 미상환 고객을 분류함
반면 신용거래 불량보고 횟수가 적은 기준이 대출 상환 고객을 8:2 비율로 분류해냄

참고 자료

없음