客户信用度预测

以对商业银行信用卡历史客户数据为研究对象，介绍了数据挖掘方法中决策树C4.5算法和关联规则Apriori算法的应用，并通过weka软件进行实证分析，从而为银行信用卡客户信用程度评定提供了决策支持。

这个项目源自暑期实习，所有代码和数据均公开，供数据分析初学者学习。项目通过描述性统计分析和数据处理，包括分类变量重编码、异常值识别和缺失值填补。模型方面采用了逻辑回归、glmnet惩罚逻辑回归、支持向量机等，并绘制了ROC曲线和混淆矩阵进行可视化。建议进一步尝试其他模型如分类树、随机森林、集成模型和神经网络以改进模型性能。

这份数据集专注于预测电信用户可能发生流失的情况。它包含了广泛的用户数据和相关变量，为分析和预测流失行为提供了重要资源。数据集的详细内容和结构使其成为研究和实践中不可或缺的工具。

中引用的信用卡客户流失数据集详细分析了不同用户群体的流失趋势与相关因素，为企业提供有效的客户流失预防策略。该数据集包含多维度的用户特征和行为数据，帮助预测潜在的流失客户群体。

本研究运用统计学和数据挖掘理论，分析电信套餐资费动态预测中新增客户量和转移客户量的方法。针对新增客户量，通过历史数据和时间序列方法预测；对转移客户量，利用数据挖掘工具学习用户选择规律，并进行预测。以某地市电信套餐为例，采用线性回归与指数平滑建模新增客户量，并比较两种方法的效果；同时，使用决策树算法挖掘客户转移规则。

客户行为预测的 Bayesian 信念网络算法，真的挺好用。用CBN（客户行为 Bayesian 网络）来建模客户行为，不只是理论，还真能落地，适合做一对一营销优化。它的学习算法分成连线和定向两块，复杂度是O(N⁴)的条件相关测试——听起来有点吓人？其实跑起来比你想象中快多了。 在零售行业实际用了一把，效果还不错。构建速度快，预测也准，是比传统的朴素 Bayesian 分类法要靠谱。你要是做精准营销，或者搞用户画像那一块，可以考虑引入这套方法。不一定非得全盘上，可以先从模型训练这块试水。 用法也不复杂，基本逻辑是先通过历史数据学习出 CBN 结构，再算联合概率，给出预测结果。说白了，就是先理解

数据集(training.csv)包含800个样本，涵盖两个变量：客户编号(ID)和样本标签。变量名称已清晰定义，无需额外解释。

利用电力工单数据，通过熵权法、主成分分析和决策树算法，识别潜在投诉倾向客户和计划停电敏感客户。为服务资源调度和应对措施提供依据，提升服务精度和减少投诉压力。

此代码存储库存储了改进的MATLAB代码，用于当前状态线性化工具包的抽象。这个工具包根据Evans和Phillips（2015）的方法，使用CSL技术求解稳态和标准线性化，例如SSL。代码基于Harald Uhlig的MATLAB版本2.0，并计划推出Python版本。示例包括简单的RBC模型和Hansen（1985）模型，使用Brock和Mirman（1978）的模型。

信用评分的资料还挺全的，尤其是像鹏元 800这样的评分系统，能直接把个人信用打成分。建模方式也比较丰富，不止看违约，还能用来做响应度、忠诚度之类的。适合搞风控、信用卡审核、额度核定这些业务场景的同学参考下。 信用风险评分卡那篇文章讲得挺细，适合刚入门的朋友看看，能帮你理清评分卡设计流程。用SAS建模的那篇指南也不错，虽然界面老旧，但思路实在。 如果你用的是R 语言，别错过那篇“使用 R 语言信用评分数据的技巧”，里面提到的逻辑回归、WOE 编码都蛮实用。还有一篇九种机器学习模型建信用卡评分的文章，想搞点花活的可以看看。 做数据科学或者数据挖掘的朋友也有料，比如信用欺诈模型、风控建模流程。你还可