2025.04.23 본_캠프 45일차

1. Group A 재무건전성 (8개)

고객의 ‘재무 건전성’을 평가하는 변수 묶음

• 변수 목록
  • per_capita_income (1인당 소득)
  • yearly_income (연간 소득)
  • total_debt (총 부채)
  • DTI (Debt-to-Income ratio: 부채÷소득)
  • credit_utilization (신용 한도 대비 사용률)
  • card_per_income (소득 대비 카드 수)
  • common_credit_score (100단위 신용점수 구간)
  • num_credit_cards (보유 신용카드 수)
• 설명 & 기대 인사이트
  • 부채 수준 vs. 소득: DTI, total_debt, yearly_income으로 재무 위험도 구분
  • 한도 활용도: credit_utilization으로 과도 사용 고객 식별
  • 카드 과소비 리스크: card_per_income, num_credit_cards
  • 신용평점: common_credit_score로 신용등급별 분포 파악

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2. Group B 소비패턴 (8개)

실제 소비 행태를 보여주는 변수 묶음

• 변수 목록
  • amount (총 거래 금액 또는 평균 거래액)
  • trans_cnt (거래 건수)
  • trans_stats (거래 변동성: 표준편차÷평균)
  • high_amount_ratio (고액 결제 비율)
  • monthly_insufficient_rate (월단위 잔액부족 비율)
  • yearly_insufficient_rate (연단위 잔액부족 비율)
  • night_ratio (야간 거래 비율)
  • chip_use_ratio (칩 결제 비율)
• 설명 & 기대 인사이트
  • 소비 규모 vs. 빈도: amount, trans_cnt
  • 안정성 vs. 충동: trans_stats가 높으면 변동성이 큰 충동 소비자
  • 리스크 행동: 잔액부족 비율(insufficient), 야간 거래 비율 등
  • 결제 수단 선호: chip_use_ratio로 안전결제 선호도

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3. Group C 카드프로필 (7개)

고객의 카드 이용·관리 특성을 보여주는 변수 묶음

• 변수 목록
  • ~~card_age (카드 보유 기간, 년 단위)~~
  • account_age (계좌 개설 후 경과 기간)
  • min_days_to_expire (만료일까지 남은 최소 일수)
  • pin_age (PIN 마지막 변경 후 경과 년수)
  • avg_cards_issued_per_year (연평균 발급 카드 수)
  • num_cards_issued (총 발급 카드 수)
  • credit_score (신용점수)
• 설명 & 기대 인사이트
  • 신규 vs. 장기 고객: card_age, account_age
  • 보안 민감도: pin_age로 PIN 변경 주기 파악
  • 카드 관리 리스크: expires→min_days_to_expire
  • 발급 성향: avg_cards_issued_per_year, num_cards_issued

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4. Group D 고객 정보 와 통계 (8개)

기본 인구·신용 통계를 합친 변수 묶음

• 변수 목록
  • current_age (현재 나이)
  • retirement_age (예상 은퇴 나이)
  • per_capita_income (1인당 소득)
  • yearly_income (연소득)
  • num_credit_cards (보유 카드 수)
  • common_credit_score (100단위 신용 구간)
  • account_age (계좌 연령)
  • ~~card_age (카드 연령)~~
• 설명 & 기대 인사이트
  • 연령대별 리스크: 은퇴가 임박한 고연령군 vs. 젊은층
  • 소득·신용: per_capita_income·yearly_income·credit_score
  • 카드 보유 경향: num_credit_cards + 연령 변수 결합

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5. Group E 결합패턴 (7개)

재무·소비·보안 지표를 혼합한 변수 묶음

• 변수 목록
  • amount
  • DTI
  • credit_utilization
  • high_amount_ratio
  • trans_stats
  • monthly_insufficient_rate
  • pin_age
• 설명 & 기대 인사이트
  • 소비 규모 & 재무 건전성: amount + DTI
  • 과소비 vs. 변동성: credit_utilization + trans_stats
  • 현금부족 리스크: monthly_insufficient_rate
  • 보안 관리: pin_age 포함으로 보안 민감도와 소비 패턴 교차 분석

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이렇게 5개 그룹으로 나누어 두면,

• 각 그룹 단독 군집화 → 그룹별 특성 이해
• 그룹 간 조합 군집화 → 변수 묶음 간 상호작용 파악
• 범주형 변수 추가 실험 → 혼합 모델(K-Prototypes 등) 적용

cf) GroupA재무건전성+ GroupB소비패턴

• 재무건전성 & 소비패턴 결합 클러스터링을 통한 고객 리스크 세분화
  • (고위험,고소비) 고객, (안정형,절약형)고객등 재무건전성 & 소비패턴 결합 클러스터링을 통한 고객 리스크 세분화
• A
  • per_capita_income (1인당 소득)
  • yearly_income (연간 소득)
  • total_debt (총 부채)
  • DTI (Debt-to-Income ratio: 부채÷소득)
  • credit_utilization (신용 한도 대비 사용률)
  • card_per_income (소득 대비 카드 수)
  • common_credit_score (100단위 신용점수 구간)
  • num_credit_cards (보유 신용카드 수)
• B

  • amount (총 거래 금액 또는 평균 거래액)

  • trans_cnt (거래 건수)

  • trans_stats (거래 변동성: 표준편차÷평균)

  • high_amount_ratio (고액 결제 비율)

  • monthly_insufficient_rate (월단위 잔액부족 비율)

  • yearly_insufficient_rate (연단위 잔액부족 비율)

  • night_ratio (야간 거래 비율)

  • chip_use_ratio (칩 결제 비율)

    이제 드디어 코딩 노가다 실험 최소 각자 50번의 실험을 진행하지 않을까..군집분석 어렵고 무섭다