Ứng dụng phần mềm KNIME và thuật toán phân lớp trong dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ ngân hàng

• Tác giả: Đoàn Thu Trang
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Hữu Xuân
• Trường học: Học viện Chính sách và Phát triển
• Chuyên ngành: Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế và kinh doanh
• Đề tài: Dự đoán khách hàng rời bỏ ngân hàng bằng KNIME và thuật toán phân lớp
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ KHAI PHÁ TRI THỨC
• 1.1. Khám phá tri thức và khai phá dữ liệu
• 1.2. Qúa trình hình thành khám phá tri thức và khai phá dữ liệu
• 1.3. Các ứng dụng của khai phá dữ liệu
• 1.4. Các phương pháp khai phá dữ liệu
• 1.5. Lợi ích của khai phá dữ liệu. Những thách thức đối với khai phá dữ liệu
• 2. CHƯƠNG 2: GIỚI THIỆU PHẦN MỀM KNIME VÀ CÁC THUẬT TOÁN SỬ DỤNG TRONG DỰ ĐOÁN KHÁCH HÀNG RỜI BỎ NGÂN HÀNG
• 2.1. Phần mềm khai phá dữ liệu KNIME
• 2.1.1. Giới thiệu phần mềm
• 2.1.2. Qúa trình phát triển công cụ KNIME
• 2.1.3. Ưu điểm phần mềm
• 2.1.4. Nhược điểm của phần mềm KNIME
• 2.1.5. Giao diện làm việc của KNIME
• 2.2. Thuật toán Cây quyết định (Decision Tree)
• 2.2.1. Giới thiệu thuật toán
• 2.2.2. Các kiểu cây quyết định
• 2.2.3. Ưu điểm của thuật toán cây quyết định
• 2.2.4. Nhược điểm của thuật toán Cây quyết định
• 2.2.5. Xây dựng thuật toán cây quyết định
• 2.3. Thuật toán Rừng ngẫu nhiên (Random Forest)
• 2.3.1. Giới thiệu thuật toán rừng ngẫu nhiên (Random Forest)
• 2.3.2. Ưu điểm thuật toán Rừng ngẫu nhiên
• 2.3.3. Nhược điểm thuật toán
• 2.3.4. Xây dựng thuật toán rừng ngẫu nhiên
• 2.4. Thuật toán Naïve Bayes
• 2.4.1. Giới thiệu thuật toán Naïve Bayes
• 2.4.2. Ưu điểm thuật toán
• 2.4.3. Nhược điểm thuật toán
• 2.4.4. Ứng dụng thuật toán Naïve Bayes
• 2.5. Thuật toán Logistic Regression
• 2.5.1. Giới thiệu thuật toán Logistic Regression
• 2.5.2. Ưu điểm của thuật toán
• 2.5.3. Nhược điểm của thuật toán
• 2.5.4. Ứng dụng thuật toán Logistic Regression
• 2.6. Phương pháp đánh giá
• 2.6.1. Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix)
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
• 3.1. Tổng quan nghiên cứu
• 3.2. Giới thiệu bài toán
• 3.3. Các nghiên cứu liên quan
• 3.4. Chuẩn bị dữ liệu
• 3.5. Mô tả dữ liệu. Tiền xử lý dữ liệu
• 3.6. Trực quan hóa dữ liệu
• 3.7. Xây dựng mô hình
• 3.7.1. Thuật toán Cây quyết định (Decision Tree)
• 3.7.2. Thuật toán Rừng ngẫu nhiên (Random Forest)
• 3.7.3. Thuật toán Naïve Bayes
• 3.7.4. Thuật toán Logistic Regression
• 3.8. Lựa chọn mô hình
• 3.9. Chạy kiểm mô hình trên tập dữ liệu thật
• 3.10. Đánh giá & Kết luận
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về dự đoán khách hàng rời bỏ ngân hàng bằng KNIME

Dự đoán khách hàng rời bỏ ngân hàng là một vấn đề quan trọng trong ngành ngân hàng hiện đại. Việc sử dụng phần mềm KNIME kết hợp với các thuật toán phân lớp giúp ngân hàng nhận diện và phân tích hành vi của khách hàng. Điều này không chỉ giúp ngân hàng giữ chân khách hàng mà còn tối ưu hóa trải nghiệm dịch vụ. Bài viết này sẽ đi sâu vào các phương pháp và ứng dụng của KNIME trong việc dự đoán khách hàng rời bỏ.

1.1. Khách hàng rời bỏ ngân hàng Thực trạng và nguyên nhân

Khách hàng rời bỏ ngân hàng có thể do nhiều nguyên nhân như dịch vụ kém, lãi suất cao hoặc sự cạnh tranh từ các ngân hàng khác. Việc hiểu rõ nguyên nhân này giúp ngân hàng có chiến lược phù hợp để giữ chân khách hàng.

1.2. Tầm quan trọng của việc dự đoán khách hàng rời bỏ

Dự đoán khách hàng rời bỏ giúp ngân hàng phát hiện sớm các dấu hiệu không hài lòng từ khách hàng. Điều này cho phép ngân hàng có biện pháp kịp thời để cải thiện dịch vụ và tăng cường sự trung thành của khách hàng.

II. Thách thức trong việc dự đoán khách hàng rời bỏ ngân hàng

Mặc dù có nhiều công cụ và phương pháp để dự đoán khách hàng rời bỏ, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức. Dữ liệu không đầy đủ, sự thay đổi trong hành vi khách hàng và sự phức tạp của các thuật toán là những vấn đề cần được giải quyết. Việc hiểu rõ những thách thức này sẽ giúp ngân hàng có cách tiếp cận hiệu quả hơn.

2.1. Dữ liệu không đầy đủ và chất lượng dữ liệu

Dữ liệu không đầy đủ có thể dẫn đến những dự đoán sai lệch. Ngân hàng cần đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được là chính xác và đầy đủ để có thể đưa ra những quyết định đúng đắn.

2.2. Sự thay đổi trong hành vi khách hàng

Hành vi của khách hàng có thể thay đổi theo thời gian do nhiều yếu tố như kinh tế, xã hội. Việc theo dõi và cập nhật thường xuyên các mô hình dự đoán là rất cần thiết để đảm bảo tính chính xác.

III. Phương pháp dự đoán khách hàng rời bỏ bằng KNIME

KNIME là một công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình dự đoán. Phần mềm này cho phép người dùng dễ dàng kết hợp các thuật toán phân lớp để dự đoán khách hàng rời bỏ. Các bước thực hiện bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý, xây dựng mô hình và đánh giá kết quả.

3.1. Quy trình sử dụng KNIME trong dự đoán

Quy trình sử dụng KNIME bao gồm các bước như thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, áp dụng thuật toán phân lớp và đánh giá mô hình. Mỗi bước đều quan trọng để đảm bảo kết quả dự đoán chính xác.

3.2. Các thuật toán phân lớp phổ biến trong KNIME

Một số thuật toán phân lớp phổ biến trong KNIME bao gồm Cây quyết định, Rừng ngẫu nhiên và Naïve Bayes. Mỗi thuật toán có ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với từng loại dữ liệu và mục tiêu dự đoán.

IV. Ứng dụng thực tiễn của dự đoán khách hàng rời bỏ ngân hàng

Việc áp dụng các mô hình dự đoán khách hàng rời bỏ không chỉ giúp ngân hàng cải thiện dịch vụ mà còn tăng cường sự trung thành của khách hàng. Các ngân hàng có thể sử dụng kết quả dự đoán để điều chỉnh chiến lược marketing và phát triển sản phẩm phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

4.1. Cải thiện dịch vụ khách hàng

Dựa trên các dự đoán, ngân hàng có thể cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp các ưu đãi hoặc cải thiện quy trình giao dịch. Điều này giúp tăng cường sự hài lòng và giữ chân khách hàng.

4.2. Tối ưu hóa chiến lược marketing

Kết quả dự đoán có thể giúp ngân hàng xác định nhóm khách hàng có nguy cơ rời bỏ cao, từ đó điều chỉnh chiến lược marketing để thu hút và giữ chân họ.

V. Kết luận và tương lai của dự đoán khách hàng rời bỏ ngân hàng

Dự đoán khách hàng rời bỏ ngân hàng bằng KNIME và các thuật toán phân lớp là một công cụ hữu ích trong việc quản lý quan hệ khách hàng. Tương lai của lĩnh vực này sẽ tiếp tục phát triển với sự tiến bộ của công nghệ và dữ liệu lớn, giúp ngân hàng ngày càng chính xác hơn trong việc dự đoán và phục vụ khách hàng.

5.1. Xu hướng phát triển trong dự đoán khách hàng

Với sự phát triển của công nghệ, các mô hình dự đoán sẽ ngày càng chính xác hơn. Ngân hàng cần cập nhật thường xuyên các công nghệ mới để cải thiện khả năng dự đoán.

5.2. Tầm quan trọng của dữ liệu lớn trong dự đoán

Dữ liệu lớn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện các mô hình dự đoán. Ngân hàng cần đầu tư vào công nghệ và phương pháp thu thập dữ liệu để tối ưu hóa quy trình dự đoán.