Nghiên Cứu Phương Pháp Phân Cụm Tích Lũy Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Quân Đội

• Tác giả: Phạm Thị Ánh
• Người hướng dẫn: PGS. Hà Quang Thụy
• Trường học: Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Phương Pháp Phân Cụm Tích Lũy Và Áp Dụng Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Quân Đội
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: Hà Nội

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ PHÂN CỤM
• 1.1. Khái quát về bài toán phân cụm dữ liệu
• 1.2. Một số phương pháp phân cụm điển hình
• 1.2.1. Các phương pháp phân vùng
• 1.2.2. Phương pháp k-means
• 1.2.3. Phương pháp k-medoids
• 1.2.4. Phương pháp phân cụm trong cơ sở dữ liệu lớn CLARANS
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM TÍCH LŨY
• 2.1. Giới thiệu phương pháp phân cụm tích lũy
• 2.2. Sự kết hợp bầu cử đa số của các thuật toán phân cụm
• 2.3. Một số thuật toán phân cụm tích lũy
• 2.4. Phân cụm tích lũy dựa trên K-Means
• 2.5. Phân cụm tích lũy dựa trên lan truyền quan hệ
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH KHAI PHÁ DỮ LIỆU DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG NGÂN HÀNG QUÂN ĐỘI
• 3.1. Một số mô hình khai phá dữ liệu ngân hàng
• 3.2. Hệ thống dịch vụ Ngân hàng quân đội
• 3.2.1. Hệ thống các dịch vụ
• 3.2.2. Hệ thống dữ liệu
• 3.3. Một mô hình phân cụm tích lũy dữ liệu khách hàng tại Ngân hàng quân đội
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 4.1. Mục đích xây dựng và vai trò của ứng dụng
• 4.2. Mô hình thực nghiệm
• 4.3. Dữ liệu thực nghiệm
• 4.4. Công cụ thực nghiệm
• 4.5. Thực nghiệm và đánh giá
• 4.5.1. Môi trường thực nghiệm
• 4.5.2. Mô tả quy trình thực nghiệm
• 4.5.3. Kết quả thực nghiệm và đánh giá nhận xét
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Khái quát về phân cụm

Phân cụm là một kỹ thuật quan trọng trong khai phá dữ liệu, cho phép nhóm các đối tượng tương tự nhau thành các cụm. Bài toán phân cụm dữ liệu không giống như phân loại, vì không có lớp đã biết trước. Mục tiêu chính là tối đa hóa sự tương đồng trong cùng một cụm và tối thiểu hóa sự tương đồng giữa các cụm khác nhau. Các yêu cầu đặc trưng của phân cụm bao gồm tính mở rộng, khả năng khám phá các hình dạng ngẫu nhiên, và khả năng làm việc với dữ liệu nhiễu. Đặc biệt, phân cụm cần phải có tính thông dịch và hữu dụng, giúp người dùng dễ dàng hiểu và áp dụng kết quả. Những yêu cầu này đặt ra thách thức lớn cho các nhà nghiên cứu và phát triển thuật toán phân cụm.

1.1. Khái quát về bài toán phân cụm dữ liệu

Bài toán phân cụm có thể được phát biểu như sau: cho một tập hợp các đối tượng, yêu cầu phân chia chúng thành các cụm sao cho các đối tượng trong cùng một cụm là tương đối giống nhau. Phân cụm có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, từ phân tích hành vi khách hàng đến nhận diện mẫu trong dữ liệu lớn. Ví dụ, trong ngân hàng, phân cụm có thể giúp nhận diện các nhóm khách hàng có hành vi tương tự, từ đó tối ưu hóa chiến lược marketing và dịch vụ. Việc phân cụm không chỉ giúp tổ chức dữ liệu mà còn tạo ra những hiểu biết sâu sắc về cấu trúc và mối quan hệ giữa các đối tượng trong tập dữ liệu.

II. Một số phương pháp phân cụm điển hình

Có nhiều phương pháp phân cụm khác nhau, trong đó hai phương pháp phổ biến nhất là k-means và k-medoids. Phương pháp k-means phân chia dữ liệu thành k cụm dựa trên giá trị trung bình của các đối tượng trong cụm. Phương pháp này có ưu điểm là đơn giản và hiệu quả với tập dữ liệu lớn. Tuy nhiên, nó nhạy cảm với các giá trị ngoại lệ. Ngược lại, k-medoids sử dụng các đối tượng thực tế làm trung tâm cụm, giúp giảm thiểu ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ. Cả hai phương pháp đều có thể được áp dụng trong ngân hàng để phân tích hành vi khách hàng và tối ưu hóa dịch vụ.

2.1. Các phương pháp phân vùng

Phương pháp phân vùng là một trong những kỹ thuật phân cụm cơ bản, trong đó dữ liệu được chia thành k nhóm. Mỗi nhóm phải chứa ít nhất một đối tượng và mỗi đối tượng chỉ thuộc về một nhóm duy nhất. Phương pháp này thường sử dụng các tiêu chí đánh giá chất lượng cụm để tối ưu hóa sự phân chia. Các thuật toán như k-means và k-medoids là những ví dụ điển hình của phương pháp phân vùng, giúp tổ chức và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

2.2. Các phương pháp phân cấp

Phân cụm phân cấp là một phương pháp khác, trong đó các cụm được xây dựng theo cấu trúc cây. Phương pháp này cho phép người dùng dễ dàng theo dõi mối quan hệ giữa các cụm. Có hai loại chính: phân cụm từ dưới lên (agglomerative) và từ trên xuống (divisive). Phân cụm phân cấp thường được sử dụng trong các lĩnh vực như sinh học và phân tích thị trường, nơi mà mối quan hệ giữa các đối tượng là rất quan trọng.

III. Phương pháp phân cụm tích lũy

Phương pháp phân cụm tích lũy là một kỹ thuật mới, kết hợp nhiều lần phân cụm để tạo ra các cụm chính xác hơn. Nguyên tắc của phương pháp này là lặp lại quá trình phân cụm, từ đó cải thiện độ chính xác của các cụm. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng ngân hàng, nơi mà dữ liệu khách hàng thường rất lớn và phức tạp. Việc áp dụng phương pháp này giúp ngân hàng có thể dự đoán hành vi khách hàng một cách hiệu quả hơn.

3.1. Giới thiệu phương pháp phân cụm tích lũy

Phân cụm tích lũy sử dụng các thuật toán truyền thống như k-means và kết hợp chúng với các phương pháp mới để cải thiện kết quả phân cụm. Phương pháp này cho phép ngân hàng phân tích dữ liệu khách hàng một cách sâu sắc hơn, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác hơn. Việc áp dụng phương pháp này không chỉ giúp tối ưu hóa dịch vụ mà còn nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

3.2. Sự kết hợp bầu cử đa số của các thuật toán phân cụm

Sự kết hợp bầu cử đa số là một kỹ thuật quan trọng trong phân cụm tích lũy, cho phép kết hợp nhiều kết quả phân cụm khác nhau để tạo ra một kết quả cuối cùng chính xác hơn. Kỹ thuật này giúp giảm thiểu sai sót và tăng cường độ tin cậy của các cụm. Trong bối cảnh ngân hàng, điều này có thể giúp nhận diện các nhóm khách hàng tiềm năng và tối ưu hóa các chiến lược marketing.

IV. Mô hình khai phá dữ liệu dịch vụ khách hàng Ngân hàng quân đội

Mô hình khai phá dữ liệu trong ngân hàng quân đội tập trung vào việc sử dụng các kỹ thuật phân cụm để phân tích hành vi khách hàng. Việc áp dụng các phương pháp phân cụm giúp ngân hàng nhận diện các nhóm khách hàng khác nhau, từ đó tối ưu hóa dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Mô hình này không chỉ giúp ngân hàng duy trì khách hàng hiện tại mà còn thu hút thêm khách hàng mới.

4.1. Một số mô hình khai phá dữ liệu ngân hàng

Các mô hình khai phá dữ liệu trong ngân hàng thường sử dụng các thuật toán phân cụm để phân tích dữ liệu khách hàng. Những mô hình này giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác hơn. Việc áp dụng các mô hình này không chỉ giúp tối ưu hóa dịch vụ mà còn nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

4.2. Hệ thống dịch vụ Ngân hàng quân đội

Hệ thống dịch vụ của ngân hàng quân đội được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả nhất. Việc áp dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu giúp ngân hàng có thể phân tích và dự đoán hành vi khách hàng, từ đó tối ưu hóa các dịch vụ và sản phẩm. Hệ thống này không chỉ giúp ngân hàng duy trì khách hàng hiện tại mà còn thu hút thêm khách hàng mới.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của ngành công nghệ thông tin và nhu cầu khai phá dữ liệu ngày càng tăng, việc áp dụng các phương pháp phân cụm dữ liệu trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Theo ước tính, các ngân hàng thương mại hiện đang lưu trữ hàng triệu bản ghi khách hàng với đa dạng thông tin giao dịch, nhân khẩu học và hành vi sử dụng dịch vụ. Tuy nhiên, việc khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu khổng lồ này để dự đoán hành vi khách hàng mới vẫn còn nhiều thách thức. Luận văn tập trung nghiên cứu phương pháp phân cụm tích lũy, một kỹ thuật hiện đại kết hợp nhiều thuật toán phân cụm truyền thống nhằm nâng cao độ chính xác và ổn định của kết quả phân cụm.

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng và áp dụng phương pháp phân cụm tích lũy dựa trên thuật toán k-means để phân tích dữ liệu khách hàng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Quân đội (MB). Phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu khách hàng MB trong khoảng thời gian gần đây, với trọng tâm là khai phá hành vi sử dụng dịch vụ ngân hàng. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện khả năng dự đoán hành vi khách hàng, từ đó hỗ trợ ngân hàng trong việc quảng bá dịch vụ, duy trì khách hàng hiện tại và thu hút khách hàng mới, góp phần nâng cao hiệu quả kinh doanh và cạnh tranh trên thị trường.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình phân cụm dữ liệu, trong đó nổi bật là:

• Phân cụm k-means: Thuật toán phân cụm phổ biến, phân chia tập dữ liệu thành k cụm sao cho tổng bình phương khoảng cách giữa các điểm dữ liệu và trung tâm cụm là nhỏ nhất. Ưu điểm là tính mở rộng và hiệu quả trên tập dữ liệu lớn, nhưng nhược điểm là phụ thuộc vào số lượng cụm k và điểm khởi tạo trung tâm cụm.

• Phân cụm tích lũy (Ensemble Clustering): Phương pháp kết hợp kết quả phân cụm từ nhiều thuật toán hoặc nhiều lần chạy thuật toán với các tham số khác nhau để tạo ra kết quả phân cụm thống nhất và ổn định hơn. Phương pháp này sử dụng ma trận kết hợp (co-association matrix) và lược đồ bầu cử đa số để xác định các cụm cuối cùng.

• Lan truyền quan hệ (Affinity Propagation - AP): Thuật toán phân cụm dựa trên truyền thông điệp giữa các điểm dữ liệu để xác định các điểm đại diện (exemplars) mà không cần biết trước số lượng cụm. AP được sử dụng trong phương pháp tích lũy để tạo ra các phân cụm đa dạng, từ đó kết hợp bằng lược đồ bầu cử.

Các khái niệm chính bao gồm: ma trận kết hợp co-association, lược đồ bầu cử đa số, thuật toán k-means, thuật toán lan truyền quan hệ, và thuật toán MST đa gốc yếu dùng để gán điểm dữ liệu.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là tập dữ liệu khách hàng của Ngân hàng MB, bao gồm thông tin nhân khẩu học, lịch sử giao dịch và sử dụng dịch vụ. Cỡ mẫu nghiên cứu khoảng vài nghìn khách hàng, được lựa chọn ngẫu nhiên từ cơ sở dữ liệu ngân hàng nhằm đảm bảo tính đại diện.

Phương pháp phân tích chính là áp dụng thuật toán phân cụm tích lũy dựa trên k-means (voting-k-means) và lan truyền quan hệ (voting-PAP). Quy trình nghiên cứu gồm các bước:

1. Tiền xử lý dữ liệu: làm sạch, chuẩn hóa và lựa chọn các thuộc tính phù hợp.
2. Thực hiện phân cụm nhiều lần với các tham số khởi tạo khác nhau để tạo ra nhiều kết quả phân cụm.
3. Xây dựng ma trận kết hợp co-association từ các kết quả phân cụm.
4. Áp dụng lược đồ bầu cử đa số để xác định các cụm thống nhất.
5. Đánh giá kết quả phân cụm bằng các chỉ số chất lượng như độ chính xác, độ ổn định và khả năng dự đoán hành vi khách hàng mới.

Thời gian nghiên cứu kéo dài trong vòng 12 tháng, bao gồm thu thập dữ liệu, phát triển thuật toán, thực nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tăng độ ổn định phân cụm: Thuật toán voting-k-means cải thiện đáng kể độ ổn định kết quả phân cụm so với k-means truyền thống. Ví dụ, khi chạy 10 lần với k=14, voting-k-means tạo ra các cụm ổn định với tỷ lệ đồng nhất trên 85%, trong khi k-means đơn lẻ chỉ đạt khoảng 60%.

2. Xác định số lượng cụm chính xác hơn: Phương pháp phân cụm tích lũy cho phép xác định số lượng cụm phù hợp mà không cần cố định trước, giảm thiểu sai số do lựa chọn k không chính xác. Qua thực nghiệm với dữ liệu MB, số lượng cụm tối ưu được xác định trong khoảng 3-5 cụm, phản ánh các nhóm khách hàng có đặc điểm hành vi khác biệt.

3. Hiệu quả dự đoán hành vi khách hàng mới: Ứng dụng mô hình phân cụm tích lũy giúp dự đoán chính xác hơn khả năng khách hàng sử dụng dịch vụ mới, với độ chính xác dự đoán tăng khoảng 15% so với phương pháp phân cụm đơn lẻ.

4. Khả năng xử lý dữ liệu lớn và đa chiều: Thuật toán voting-PAP kết hợp lan truyền quan hệ và MST đa gốc yếu cho phép xử lý hiệu quả tập dữ liệu lớn với nhiều thuộc tính, phát hiện các cụm có hình dạng phức tạp không bị giới hạn bởi giả định hình cầu.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự cải thiện là do phương pháp phân cụm tích lũy tận dụng được sức mạnh tổng hợp của nhiều thuật toán và nhiều lần khởi tạo khác nhau, giảm thiểu ảnh hưởng của sự khởi tạo ngẫu nhiên và tham số đầu vào. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu gần đây trong lĩnh vực khai phá dữ liệu, cho thấy việc kết hợp các thuật toán phân cụm giúp tăng độ chính xác và tính ổn định.

Việc áp dụng thành công tại Ngân hàng MB chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp trong thực tế, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu khách hàng đa dạng và phức tạp. Kết quả phân cụm có thể được trình bày qua biểu đồ phân bố các cụm khách hàng, bảng so sánh độ chính xác dự đoán giữa các phương pháp, và ma trận kết hợp co-association minh họa mức độ liên kết giữa các điểm dữ liệu.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai hệ thống phân cụm tích lũy tự động: Ngân hàng nên xây dựng hệ thống khai phá dữ liệu tự động áp dụng thuật toán voting-k-means và voting-PAP để phân tích dữ liệu khách hàng định kỳ, nhằm cập nhật các nhóm khách hàng và dự đoán hành vi mới. Thời gian triển khai dự kiến 6 tháng, do phòng CNTT và bộ phận phân tích dữ liệu thực hiện.

2. Tăng cường đào tạo nhân sự về khai phá dữ liệu: Đào tạo chuyên sâu cho đội ngũ phân tích dữ liệu và quản lý marketing về các phương pháp phân cụm tích lũy và khai phá dữ liệu để nâng cao năng lực ứng dụng. Khuyến nghị tổ chức các khóa đào tạo trong vòng 3 tháng.

3. Mở rộng áp dụng phân cụm tích lũy cho các dịch vụ khác: Áp dụng phương pháp phân cụm tích lũy vào các lĩnh vực như quản lý rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận và tối ưu danh mục đầu tư để nâng cao hiệu quả hoạt động. Thời gian thử nghiệm 9 tháng, phối hợp giữa các phòng ban liên quan.

4. Xây dựng kho dữ liệu tập trung và chuẩn hóa dữ liệu: Để đảm bảo chất lượng phân tích, ngân hàng cần đầu tư xây dựng kho dữ liệu tập trung, chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu khách hàng, giao dịch. Dự kiến hoàn thành trong 12 tháng, phối hợp giữa phòng CNTT và quản lý dữ liệu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Chuyên gia phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu: Luận văn cung cấp phương pháp và thuật toán phân cụm tích lũy hiện đại, giúp chuyên gia nâng cao kỹ năng khai phá dữ liệu trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.

2. Nhà quản lý ngân hàng và marketing: Các nhà quản lý có thể áp dụng kết quả nghiên cứu để hiểu rõ hơn về phân khúc khách hàng, từ đó xây dựng chiến lược quảng cáo và chăm sóc khách hàng hiệu quả.

3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ thông tin, hệ thống thông tin: Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá về các thuật toán phân cụm, phương pháp tích lũy và ứng dụng thực tiễn trong khai phá dữ liệu.

4. Phòng CNTT và phát triển sản phẩm ngân hàng: Các bộ phận này có thể sử dụng kết quả nghiên cứu để phát triển các ứng dụng khai phá dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định và cải tiến dịch vụ ngân hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Phân cụm tích lũy khác gì so với phân cụm truyền thống?
   Phân cụm tích lũy kết hợp nhiều kết quả phân cụm từ các thuật toán hoặc lần chạy khác nhau để tạo ra kết quả ổn định và chính xác hơn, giảm thiểu ảnh hưởng của khởi tạo ngẫu nhiên và tham số đầu vào.

2. Tại sao cần sử dụng thuật toán voting-k-means thay vì k-means đơn lẻ?
   Voting-k-means cải thiện độ ổn định và khả năng xác định số lượng cụm phù hợp bằng cách tổng hợp kết quả từ nhiều lần chạy k-means với các tham số khác nhau, giúp tránh sai lệch do khởi tạo.

3. Phương pháp lan truyền quan hệ (AP) có ưu điểm gì?
   AP không cần biết trước số lượng cụm, tự động xác định các điểm đại diện dựa trên truyền thông điệp giữa các điểm dữ liệu, phù hợp với dữ liệu có hình dạng phức tạp và đa chiều.

4. Làm thế nào để chọn ngưỡng trong ma trận kết hợp co-association?
   Ngưỡng được chọn dựa trên việc so sánh chỉ số thống nhất vùng (pc_idx) giữa các phân cụm với các ngưỡng khác nhau, chọn ngưỡng đầu tiên làm giảm chỉ số này dưới 1.0 để đảm bảo kết quả phân cụm thống nhất.

5. Phân cụm tích lũy có thể áp dụng cho các lĩnh vực khác ngoài ngân hàng không?
   Có, phương pháp này có thể áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như y tế, bán lẻ, viễn thông để phân tích dữ liệu khách hàng, phát hiện mẫu và dự đoán hành vi.

Kết luận

• Phân cụm tích lũy dựa trên k-means và lan truyền quan hệ là phương pháp hiệu quả để phân tích dữ liệu khách hàng ngân hàng, nâng cao độ chính xác và ổn định kết quả phân cụm.
• Việc áp dụng phương pháp này tại Ngân hàng MB giúp dự đoán hành vi khách hàng mới chính xác hơn, hỗ trợ chiến lược marketing và quản lý khách hàng.
• Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình và ứng dụng thực nghiệm với dữ liệu thực tế, chứng minh tính khả thi và hiệu quả.
• Đề xuất triển khai hệ thống phân cụm tích lũy tự động, đào tạo nhân sự và mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực ngân hàng khác.
• Các bước tiếp theo bao gồm hoàn thiện hệ thống khai phá dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu và đánh giá liên tục hiệu quả ứng dụng trong thực tế.

Hành động ngay hôm nay: Các tổ chức ngân hàng và chuyên gia phân tích dữ liệu nên nghiên cứu và áp dụng phương pháp phân cụm tích lũy để nâng cao năng lực khai phá dữ liệu, từ đó tạo lợi thế cạnh tranh bền vững trên thị trường.