Вопрос или проблема
У меня есть набор данных по ипотечным кредитам, который содержит список клиентов (600 тысяч записей) и включает 100 колонок, включая общую информацию о клиентах (адрес, город, почтовый индекс и т.д.), доход, FICO-баллы, количество действующих ипотек, ипотеки в прошлом, общие суммы ипотек, количество банковских карт и т.д. Данные относятся к клиентам, которые уже являются хорошими кандидатами для контакта по выдаче кредитного продукта, однако если нужно сократить список до 350 тысяч:
Какой был бы лучший способ ранжирования списка, чтобы его сократить?
PS Ваши идеи будут очень полезны.
Так что немного трудно знать, как ответить на вопрос. Почему вам нужно сократить количество записей? Если вы хотите их ранжировать, то для какой цели? Ранжирование подразумевает наличие положительных и отрицательных факторов, или, по крайней мере, меньше положительных.
Один из способов подойти к этому – выполнить анализ главных компонент (PCA). Тем не менее, я думаю, что вам следует рассмотреть возможность исключения некоторых полей, например, полей с адресами.
Ответ или решение
Для оптимизации вашего списка клиентов из 600 тысяч записей до 350 тысяч на основе атрибутов, предлагаю следующий подход:
-
Определение критериев отбора: Первым шагом необходимо понять, каких именно клиентов вы хотите оставить в списке. Это может включать в себя такие атрибуты, как уровень дохода, кредитные рейтинги (FICO), количество существующих и прошлых ипотек, а также другие данные, способные указать на платежеспособность и вероятность заинтересованности в кредитных продуктах. Установите для себя ключевые параметры, которые помогут в отборе. Например, можно установить пороги для FICO (например, выше 700) или минимальный доход.
-
Исключение нерелевантных атрибутов: Избавьтесь от полей, которые не являются критичными для вашего анализа. Например, адресные данные, скорее всего, не помогут вам в процессе ранжирования, а лишь добавят лишнюю сложность в обработку данных.
-
Стандартизация и нормализация данных: Приведите все числовые поля к единой шкале, чтобы избежать искажения результатов ранжирования. Это особенно важно, если вы используете многофакторные оценки. Это можно сделать с помощью min-max нормализации или Z-оценки.
-
Использование методов отбора признаков: Примените методы отбора признаков, такие как PCA (анализ главных компонент) или метод отбора на основе деревьев решений (например, Random Forest). Эти методы могут помочь вам определить наиболее значимые атрибуты для ранжирования клиентов.
-
Ранжирование клиентов: После того как вы определили ключевые атрибуты, можно использовать различные алгоритмы для ранжирования клиентов. Например, вы можете создать взвешенную модель, где каждому атрибуту будет присвоен вес в зависимости от его значимости, а затем вычислить общий балл для каждого клиента. Также можно использовать модели машинного обучения, такие как логистическая регрессия или градиентный бустинг, чтобы предсказать вероятность конверсии клиента.
-
Сегментация: Если возможно, выделите категории клиентов. Например, вы можете сгруппировать клиентов по уровням дохода или信用ным рейтингам и затем провести ранжирование внутри каждой группы. Это поможет более точно настроить целевую аудиторію.
-
Визуализация и анализ результатов: После того как вы произвели ранжирование, стоит визуализировать результаты. Это может быть сделано с помощью графиков и диаграмм, что поможет вам выявить паттерны и сделать выводы о том, насколько выбранные критерии эффективны.
-
Тестирование и итерация: Наконец, важно протестировать вашу модель и проведенные выборки. Сравните результаты с фактическими конверсиями и внесите необходимые корректировки в модель ранжирования.
Следуя данным шагам, вы сможете эффективно сузить ваш список клиентов и выделить наиболее перспективные сегменты для дальнейшего контакта по поводу кредитных продуктов.