信用卡客户风险评估-聚类分析(python)
时间: 2023-06-19 22:08:30 浏览: 556
信用卡客户风险评估是金融领域中的一个重要问题。聚类分析可以用来对客户进行分类,从而更好地评估客户的信用风险。下面介绍一下如何用Python进行聚类分析。
首先,我们需要准备数据。假设我们有一个包含客户信用信息的数据集,包括客户的信用额度、欠款总额、还款总额等。我们可以使用Pandas库读取数据,然后做一些数据清洗和预处理。
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('credit_data.csv')
# 删除缺失值和重复值
data.dropna(inplace=True)
data.drop_duplicates(inplace=True)
# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
```
接下来,我们可以使用KMeans算法进行聚类。KMeans算法是一种常用的聚类算法,它将数据分成K个簇,每个簇的中心点是该簇所有数据点的平均值。我们可以使用sklearn库中的KMeans实现。
```python
from sklearn.cluster import KMeans
# 训练模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data_scaled)
# 获取每个数据点的簇标签
clusters = kmeans.predict(data_scaled)
# 将簇标签添加到数据集中
data['Cluster'] = clusters
```
最后,我们可以可视化聚类结果,以便更好地理解客户的信用风险。可以使用matplotlib库进行可视化。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制客户信用额度和欠款总额的散点图,不同颜色代表不同簇
plt.scatter(data['credit_limit'], data['total_due'], c=data['Cluster'])
plt.xlabel('Credit Limit')
plt.ylabel('Total Due')
plt.show()
```
这样就完成了聚类分析。我们可以根据得到的簇标签,对客户进行风险评估,例如,簇标签为0的客户可能是高风险客户,簇标签为1的客户可能是中风险客户,簇标签为2的客户可能是低风险客户。