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在消费金融领域,用户购买行为的预测依赖于相关数据集。

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简介:
掌上生活APP是由招商银行于2010年发布的手机客户端应用软件,并对其信用卡的使用体验进行了全面的升级。最新推出的6.0版本,为用户提供了包括手机商城、饭票影票、在线客服、基金理财、办卡开卡、额度管理、消费信贷以及账单管理等一系列全方位的服务。此外,该APP还整合了LBS查询服务和手机远程支付功能,旨在全面地满足并显著提升持卡人在金融服务和日常消费方面的需求。为了持续拓展业务范围并优化服务,招商银行信用卡业务部致力于通过积累和分析数据,主动识别用户价值点及消费偏好,从而能够提供更为精准的个性化服务。具体而言,通过分析招商银行客户的个人特征信息、信用卡交易数据,以及部分客户在掌上生活APP上一个月内的操作行为记录,构建一套合理的特征工程与模型算法方案,以预测客户在未来一周内是否会购买该APP上的优惠券(例如饭票或影票)。为保障客户隐私安全,相关个人属性数据和信用卡消费数据均经过脱敏与标准化处理,转化为V1至V30的数值型属性。同时,APP上的行为日志部分字段也采用了相应的加密措施。

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客服
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  • 场景中分析
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    本研究聚焦于通过数据分析技术提升用户购买行为预测精度,特别探讨其在消费金融市场中的应用价值与实践策略。 掌上生活APP是招商银行于2010年推出的手机客户端应用软件,旨在全面升级信用卡的使用体验。当前6.0版本的掌上生活APP提供了包括手机商城、饭票影票服务、在线客服支持、基金理财功能、办卡开卡流程以及额度管理在内的全方位金融服务,并实现了LBS查询和远程支付等便捷特性,从而满足并提升了持卡人对金融及日常生活的消费需求。 招商银行信用卡在不断拓展业务与场景的同时,也希望通过数据积累和数据分析来捕捉用户的价值信息和消费偏好。利用客户个人属性、信用卡交易记录以及部分客户一个月内使用掌上生活APP的操作行为日志,设计合理的特征工程与模型算法方案以预测客户在未来一周是否会在该应用中购买优惠券(包括饭票、影票等)。为了保护客户的隐私安全,其个人信息和消费数据被脱敏并标准化处理为V1,V2,…,V30的数值型属性。此外,客户端行为日志中的部分字段也进行了加密处理以确保用户信息安全。
  • :招商场景下分析方案 34版
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    本方案聚焦于招商消费金融业务中,通过深入剖析用户的交易记录、信用评估等数据,运用先进的统计模型与机器学习算法,实现精准的客户购买预测及个性化推荐服务。旨在优化用户体验,提升营销效率和客户满意度。 在招商消费金融场景下的用户购买预测竞赛中的34th方案取得了线上成绩0.8603的好结果。该方案的思路是将特征拆分为两个子群:第一个子群以统计特征为主,第二个子群则基于对业务的理解来创建相关特征。为了使这两个子群的表现都足够优秀,我们使用了Level1点击分布作为公共特征。 模型采用了LGB和XGB双模型,并通过rank加权融合的方式进行优化。后续还将更新数据可视化方案,希望能为开源环境贡献一份力量。此处省略了一些对log数据的处理代码,包括点击日期、星期几、小时、分钟以及下一次点击间隔等基本处理步骤。
  • 风控解决方案.pdf
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    本PDF文档深入探讨了在消费金融行业中运用大数据技术进行风险控制的方法与实践,提供了全面的数据分析和风险管理策略。 如何建立大数据风控解决方案?这里提供一些基本思路和方法。
  • JDATA19_品类店铺内.pdf
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    本报告探讨了如何通过分析用户数据来预测其在特定品类店铺中的购物行为。研究利用大数据技术深入挖掘消费者偏好和模式,为电商平台提供精准营销策略建议。 jdata2019top20的总结内容丰富实用,可以学到很多知识。
  • 《2019 JDATA 对品类下店铺——京东分析
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    本数据集包含京东平台用户在特定品类下的购物行为记录,旨在通过历史订单信息预测用户未来对该品类内各店铺的购买倾向。适合用于深入研究电商领域的用户偏好及消费模式。 2019JDATA-用户对品类下店铺的购买预测数据涉及分析京东用户行为的数据集《用户购买时间预测》。
  • Python 天猫重复.zip
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    本项目通过分析用户在天猫平台的历史购物数据,运用Python进行建模预测用户是否会再次购买商品,旨在帮助企业提高客户忠诚度。 商家有时会在特定日期如Boxing Day、黑色星期五或双十一(11月11日)开展大型促销活动以吸引消费者。然而,许多被吸引来的买家往往是只买一次的顾客,这些促销活动可能对销售业绩的增长没有长远的帮助。因此,为了识别出哪些新客户有可能成为回头客并增加商家的投资回报率(Return on Investment, ROI),需要解决这一问题。 在线投放广告时精准定位新客户的难度众所周知,但利用天猫长期积累的用户行为日志数据或许可以找到解决方案。我们提供了“双十一”期间购买特定产品的新消费者信息以及相关商家的信息。你需要预测这些新客户在未来6个月内再次购买的可能性。 **数据说明:** 提供的数据集包括了在双十一活动期间产生的相关信息和记录,旨在帮助识别哪些新顾客有可能成为忠实的回头客。
  • 挖掘朴素贝叶斯算法
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    本研究运用数据挖掘技术,结合朴素贝叶斯算法,深入分析并预测用户的购买行为,旨在为企业提供精准营销策略支持。 给定一个表格,其中包含若干用户的年龄、身份、性别和收入等数据作为训练样本集。基于这些信息,我们需要判断一个新的用户是否会购买某个商品。
  • ——以XGBoost算法保险反欺诈
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    本研究聚焦于金融行业大数据技术的应用,着重探讨了XGBoost算法如何有效提升保险业反欺诈预测能力,通过具体案例分析展示了该算法在实际操作中的优势和挑战。 本段落探讨了保险风控的重要性及其在社会发展中的作用,并重点关注近年来日益严重的保险欺诈问题对行业和社会造成的经济损失及信任危机。为应对这些问题,利用数据挖掘与机器学习技术识别并预测潜在的保险欺诈行为成为关键手段。 通过对大量数据集进行分析和模式发现,可以揭示出个人背景、历史记录以及行为特征等与保险欺诈相关的因素。基于这些研究成果构建准确可靠的机器学习模型能够有效地评估个体从事保险欺诈的可能性。这不仅有助于保险公司加强风控措施以保护客户利益和社会安全,还促进了整个保险行业的可持续发展及社会信任度的提升。 在本次研究中,我们采用XGBoost算法并结合特定的反欺诈数据集来预测和识别保险欺诈行为。通过这一项目,团队掌握了完整的数据挖掘流程(包括预处理、特征工程、模型构建与评估)以及应用机器学习技术解决实际问题的能力。
  • RecSys 2015挑战赛:基YOOCHOOSE点击项目
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    本项目参与了RecSys 2015挑战赛,旨在通过分析YOOCHOOSE平台上的用户点击记录,建立模型预测用户的购买决策,提升推荐系统的准确性。 在信息技术日益发达的今天,推荐系统已经成为电子商务领域的重要组成部分,有效地帮助商家为用户提供个性化的产品推荐,提升用户体验和销售效率。RecSys Challenge 2015是一个专注于推荐系统设计与优化的比赛,它提供了由YOOCHOOSE提供的大量点击和购买数据,以测试参赛者的算法在预测用户购买行为上的准确性。 我们需要理解推荐系统的基本原理:通过分析用户的历史行为、兴趣偏好以及社交网络信息等来预测用户可能感兴趣或需要的商品,并进行精准推送。在RecSys Challenge 2015中,主要任务是基于用户在YOOCHOOSE平台上的点击数据,预测未来一段时间内可能会购买的商品。 YOOCHOOSE提供的数据集包含了大量用户的浏览和购买记录,这些记录提供了丰富的用户行为信息。其中包括用户ID、商品ID、时间戳以及各种事件(如浏览、加入购物车或购买)等关键字段。利用这些数据可以训练模型以挖掘用户的购物习惯,例如:分析用户通常在什么时间段进行购物?哪些商品被频繁浏览但未购买?哪些商品经常一起被购买? 处理这个数据集时,Java作为一种通用且高效的编程语言提供了强大的支持能力。参赛者通常会使用如Apache Spark或Hadoop等Java库来进行大数据的预处理工作,包括数据清洗、格式转换和特征提取等操作。此外,利用Weka或Deeplearning4j这样的机器学习库可以构建预测模型。 在选择推荐系统算法时,可考虑多种方法,例如协同过滤、基于内容的方法以及深度学习技术的应用等。其中最常用的是协同过滤算法(包括用户-用户和物品-物品两种方式),通过分析用户的相似性或商品之间的关联来生成个性化推荐;而基于内容的推荐则依赖于对产品特性的理解,并根据过去喜欢的商品与现有库存中的类似项进行比较,以产生新的建议。近年来随着深度学习技术的发展,神经网络模型被广泛应用于提高预测精度。 在训练阶段中,关键在于如何有效利用数据来进行特征工程工作,例如时间序列分析、用户行为模式挖掘以及异常值检测等任务都是必不可少的步骤之一。评估推荐系统的性能通常使用准确率、召回率及F1分数等多种指标来衡量其表现情况。 为了将推荐系统部署到实际环境中,则需要考虑其实时性、可扩展性和资源效率等问题,这可能涉及到如Apache Flink或Spark Streaming这样的流式计算框架以及Redis或者Memcached等分布式缓存系统的使用,以实现高效的数据处理和快速响应的推荐结果生成。 总之,RecSys Challenge 2015为研究者提供了宝贵的实践机会,在深入理解个性化推荐系统的核心理念的同时掌握大数据处理与机器学习技术,并能够灵活运用Java语言进行算法开发。通过对YOOCHOOSE数据集的研究以及模型训练过程中的不断优化改进工作,可以构建出更加智能且精准的个性化商品推荐体系,从而进一步提升电商平台的服务质量和商业价值。