python信用卡客户_银行信用卡客户价值分析（Python数据分析）

import pandas as pd

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.cluster import KMeans

data = pd.read_csv(r'credit_card.csv',sep=',',encoding='gbk')

print(data.columns)

#1.处理信用卡异常值

data1 = data[data['逾期'] != 1]

data2 = data[data['呆账'] != 1]

data3 = data[data['强制停卡记录'] != 1]

data4 = data[data['退票'] != 1]

data5 = data[data['拒往记录'] != 1]

data6 = data[data['瑕疵户'] != 1]

print(data6)

#2.构造信用卡客户风险关键特征

#(1)行为特征；(2)经济风险特征#；(3)收入风险特征；(4)标准化数据

data_action = data[['瑕疵户','逾期','呆账','强制停卡记录','退票','拒往记录']]

data_jingji = data[['借款余额', '个人月收入','个人月开销','家庭月收入','月刷卡额']]

data_income = data[['职业','年龄','住家']]

data_action_std = StandardScaler().fit_transform(data_action)

data_jingji_std = StandardScaler().fit_transform(data_jingji)

data_income_std = StandardScaler().fit_transform(data_income)

#3.构建Kmeans聚类模型(客户分群)

data_kmeans1 = KMeans(n_clusters=5,random_state=123).fit(data_action_std)

#print('聚类中心：',data_kmeans1.cluster_centers_)

r1 = pd.Series(data_kmeans1.labels_).value_counts()

print('行为特征每类数目：',r1)

data_kmeans2 = KMeans(n_clusters=5,random_state=123).fit(data_jingji_std)

#print('聚类中心：',data_kmeans2.cluster_centers_)

r2 = pd.Series(data_kmeans2.labels_).value_counts()

print('经济风险特征每类数目：',r2)

data_kmeans3 = KMeans(n_clusters=5,random_state=123).fit(data_income_std)

#print('聚类中心：',data_kmeans3.cluster_centers_)

r3 = pd.Series(data_kmeans3.labels_).value_counts()

print('收入风险特征每类数目：',r3)

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