Publikace detail

Modelling bank customer behaviour using feature engineering and classification techniques

Autoři: Abedin Mohammad Zoynul | Hájek Petr | Sharif Taimur | Satu Shahriare | Khan Imran

Rok: 2023

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: Research in International Business and Finance

Název nakladatele: Elsevier Science BV

Místo vydání: Amsterdam

Strana od-do: 101913

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Modelování chování bankovních zákazníků s využitím technik příznakového inženýrství a klasifikace	Tato studie zkoumá chování a aktivity zákazníků v bankovním sektoru a využívá různé techniky transformace funkcí k převodu dat o chování do různých datových struktur. Následně je proveden výběr příznaků, aby se z transformovaných datových souborů vytvořily podmnožiny příznaků. Na původní a transformované podmnožiny příznaků je aplikováno několik klasifikačních metod používaných v literatuře. Navržený kombinovaný model dolování znalostí umožňuje provést srovnávací studii predikce chování bankovních zákazníků. K experimentální analýze je použit reálný soubor dat o bankovních zákaznících, sestavený z 24 000 aktivních a neaktivních zákazníků, který vrhá nové světlo na úlohu inženýrství příznaků při klasifikaci bankovních zákazníků. Podrobná systematická analýza modelování chování bankovních zákazníků, kterou tento článek obsahuje, může bankovním institucím pomoci podniknout správné kroky ke zvýšení aktivity jejich zákazníků.	Chování zákazníků; dolování dat; transformace příznaků; výběr příznaků; klasifikační techniky
eng	Modelling bank customer behaviour using feature engineering and classification techniques	This study investigates customer behaviour and activity in the banking sector and uses various feature transformation techniques to convert the behavioural data into different data structures. Feature selection is then performed to generate feature subsets from the transformed datasets. Several classification methods used in the literature are applied to the original and transformed feature subsets. The proposed combined knowledge mining model enable us to conduct a benchmark study on the prediction of bank customer behaviour. A real bank customer dataset, drawn from 24,000 active and inactive customers, is used for an experimental analysis, which sheds new light on the role of feature engineering in bank customer classification. This paper's detailed systematic analysis of the modelling of bank customer behaviour can help banking institutions take the right steps to increase their customers' activity.	Customer behaviour; Data mining; Feature transformation; Feature selection; Classification techniques

Search

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte