Λογότυπο αποθετηρίου
 

Segmentation of population (Clustering Analysis): case study analysis on banking data

dc.contributor.degreegrantinginstitutionAthens University of Economics and Business, Department of Statisticsen
dc.contributor.thesisadvisorPsarakis, Steliosen
dc.creatorΑργυροπούλου, Ευαγγελίαel
dc.date2017
dc.date.accessioned2017-01-01*
dc.date.available2025-03-26T19:42:07Z
dc.description.abstractSegmentation is a process of identifying sub-groups of people or organizations within a population sharing one or more characteristics that cause them to have similar product and/or service needs.The scope of this thesis is to group customers from banking data into different segments. Code was constructed to receive as input a table, where each row represented a customer. Options referring to the parameters are set as global variables and could be set from the beginning of the execution. Parameters related to k-means options, variable preparation, selection and reduction etc. Parameters could be adjusted and rerun the code, without losing information. Finally, after variable selection and segmetation analysis execution with the use of K-means algorithm, we proceed to profiling execution and evaluation of solution.en
dc.description.abstractΣκοπός της εργασίας είναι να κατασκευαστεί κώδικας που αναλύει τραπεζικά δεδομένα, να εντοπισθούν όσο το δυνατόν καλύτερα clusters, με ομοιογένεια των παρατηρήσεων (πελατών) μέσα στο cluster (within each cluster) και μέγιστη διαφορά των χαρακτηριστικών μεταξύ των clusters (between the clusters).Στο πλαίσιο της διπλωματικής εργασίας κατασκευάστηκε κώδικας, ο οποίος αποτελεί ένα ολοκληρωμένο εργαλείο που δέχεται στην είσοδο έναν πίνακα, όπου κάθε γραμμή περιγράφει την εικόνα κάθε πελάτη. Κώδικας παραμετροποιήσιμος από το χρήστη, δίνει τη δυνατότητα εύκολης επανεκτέλεσής με αλλαγές των ρυθμίσεων. Αλλαγές επιτρέπονται καθ’ όλη τη διάρκεια της διαδικασίας (προετοιμασία μεταβλητών , επιλογή μεταβλητών για το segmentation), και εισάγονται στην αρχικοποίηση της διαδικασίας. Η κεντροποίηση της εισαγωγής των παραμέτρων εξυπηρετεί στην πολλαπλή επανεκτέλεση του κώδικα και τον τρόπο μείωσης των μεταβλητών χωρίς να χάνεται πληροφορία (variable reduction μέσω variable clustering / PROC VARCLUS). Στην συνέχεια, τρέξιμο του segmentation (με χρήση του αλγορίθμου K-means) και αξιολόγηση της λύσης ως προς το σύνολο των δεδομένων.en
dc.format.extent57p.
dc.identifier.urihttps://pyxida.aueb.gr/handle/123456789/7074
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.26219/heal.aueb.6055
dc.languageen
dc.rightsCC BY: Attribution alone 4.0
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectSegmentationen
dc.subjectClustering analysisen
dc.subjectK-means algorithmen
dc.subjectBanking systemsen
dc.titleSegmentation of population (Clustering Analysis): case study analysis on banking dataen
dc.title.alternativeΤμηματοποίηση πληθυσμού σε συστάδες (Clustering Analysis) : η περίπτωση βάσης πελατών στον τραπεζικό κλάδοel
dc.typeText

Αρχεία

Πρωτότυπος φάκελος/πακέτο

Τώρα δείχνει 1 - 1 από 1
Φόρτωση...
Μικρογραφία εικόνας
Ονομα:
Argyropoulou_2017.pdf
Μέγεθος:
1.65 MB
Μορφότυπο:
Adobe Portable Document Format