Інтелектуальна система аналізу даних для комплексного управління клієнтським портфелем банку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКузнєцова, Наталія Володимирівна
dc.contributor.authorГаврилко, Дар’я Олегівна
dc.date.accessioned2025-01-29T12:27:09Z
dc.date.available2025-01-29T12:27:09Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 183 с., 85 рис., 20 табл., 1 додаток, 40 джерел. Розробка інтелектуальної системи аналізу даних для комплексного управління клієнтським портфелем є актуальним науково-практичним завданням, вирішення якого дозволить банкам забезпечити проактивне управління клієнтськими відносинами в умовах цифрової економіки. Об’єкт дослідження: процес комплексного управління клієнтським портфелем банку на основі статистичних даних про користувачів. Предмет дослідження: моделі машинного навчання та методи статистичного аналізу виживання в задачі комплексного управління клієнтським портфелем банку. Мета роботи: побудова системи інтелектуального аналізу даних для прогнозування відтоку користувачів банку, аналізу їх виживання та поведінкових патернів, сегментації клієнтської бази з метою персоніфікації співпраці з ними, на основі методів машинного навчання. Актуальність роботи: розробка ефективних інструментів управління клієнтським портфелем банку, з метою підвищення якості обслуговування клієнтів, мінімізації ризиків їх втрати та корегування стратегій співпраці з користувачами в цілому. В даній роботі було створено програмний продукт мовою Python, а саме: побудовано та проаналізовано моделі прогнозування відтоку, кластеризації даних та аналізу виживання. Фундаментальним етапом стала глибока обробка та первинний аналіз даних, спрямований на виявлення закономірностей у поведінці користувачів.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 183 p., 85 fig., 20 tables, 1 appendix, 40 references. The development of an intelligent data analysis system for comprehensive customer portfolio management is a relevant scientific and practical task, the solution of which will allow banks to ensure proactive management of customer relations in the digital economy. Research object: the process of comprehensive bank customer portfolio management based on statistical user data. Research subject: machine learning models and statistical survival analysis methods in the task of comprehensive bank customer portfolio management. Purpose: building an intelligent data analysis system for predicting bank user churn, analyzing their survival and behavioral patterns, customer base segmentation for personalized cooperation with them, based on machine learning methods. Relevance: development of effective tools for bank customer portfolio management, aimed at improving customer service quality, minimizing churn risks, and adjusting overall user collaboration strategies. In this work, a software product was created using Python, specifically: churn prediction models, data clustering, and survival analysis were built and analyzed. The fundamental stage was deep processing and initial data analysis aimed at identifying patterns in user behavior.
dc.format.extent183 с.
dc.identifier.citationГаврилко, Д. О. Інтелектуальна система аналізу даних для комплексного управління клієнтським портфелем банку : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Гаврилко Дар’я Олегівна. - Київ, 2024. - 183 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72278
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectсистемний аналіз
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectбінарна класифікація
dc.subjectмоделювання
dc.subjectпрогнозування відтоку
dc.subjectкластеризація
dc.subjectмоделі виживання
dc.subject.udc303.732.4
dc.titleІнтелектуальна система аналізу даних для комплексного управління клієнтським портфелем банку
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Havrylko_magistr .pdf
Розмір:
36.34 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи