R在银行中的应用（转载）

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今天看到一个帖子，不错，转载如下：


1. 研究问题

葡萄牙某银行拟根据现有客户资料建立预测模型，以配合其数据库营销策略，营销方式为电话直销，销售产品为某金融产品（term deposit），数据分析的目标为通过预测模型识别对该金融产品有较高购买意愿的用户群。

2. 数据来源

网上公开数据，数据下载链接为（zip包，包含数据字段说明）： http://archive.ics.uci.edu/ml/ma ... ases/00222/bank.zip

3. 数据载入，整理

a) 数据载入

• bank <- read.csv("bank-full.csv", sep = ";", header = T)
  

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b) 描述性统计分析 对数据进行summary分析，了解每个字段的分布。

• summary(bank)
  

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• ##       age                job           marital          education   
• ##  Min.   :18.0   blue-collar:9732   divorced: 5207   primary  : 6851
• ##  1st Qu.:33.0   management :9458   married :27214   secondary:23202
• ##  Median :39.0   technician :7597   single  :12790   tertiary :13301
• ##  Mean   :40.9   admin.     :5171                    unknown  : 1857
• ##  3rd Qu.:48.0   services   :4154                                    
• ##  Max.   :95.0   retired    :2264                                    
• ##                 (Other)    :6835                                    
• ##  default        balance       housing      loan            contact
• ##  no :44396   Min.   : -8019   no :20081   no :37967   cellular :29285
• ##  yes:  815   1st Qu.:    72   yes:25130   yes: 7244   telephone: 2906
• ##              Median :   448                           unknown  :13020
• ##              Mean   :  1362
• ##              3rd Qu.:  1428
• ##              Max.   :102127
• ##
• ##       day           month          duration       campaign   
• ##  Min.   : 1.0   may    :13766   Min.   :   0   Min.   : 1.00
• ##  1st Qu.: 8.0   jul    : 6895   1st Qu.: 103   1st Qu.: 1.00
• ##  Median :16.0   aug    : 6247   Median : 180   Median : 2.00
• ##  Mean   :15.8   jun    : 5341   Mean   : 258   Mean   : 2.76
• ##  3rd Qu.:21.0   nov    : 3970   3rd Qu.: 319   3rd Qu.: 3.00
• ##  Max.   :31.0   apr    : 2932   Max.   :4918   Max.   :63.00
• ##                 (Other): 6060
• ##      pdays          previous         poutcome       y
• ##  Min.   : -1.0   Min.   :  0.00   failure: 4901   no :39922
• ##  1st Qu.: -1.0   1st Qu.:  0.00   other  : 1840   yes: 5289
• ##  Median : -1.0   Median :  0.00   success: 1511
• ##  Mean   : 40.2   Mean   :  0.58   unknown:36959
• ##  3rd Qu.: -1.0   3rd Qu.:  0.00
• ##  Max.   :871.0   Max.   :275.00
• ##
  

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4. 运用决策树模型对数据做初步分类建模和变量选择

• require(rpart)
• require(caret)
• require(ggplot2)
• require(gplots)
• bank.tree <- rpart(y ~ ., data = bank, method = "class", cp = 0.001)
• treeImp <- varImp(bank.tree, scale = TRUE, surrogates = FALSE, competes = TRUE)
• treeImp$Variable <- rownames(treeImp)
• treeImp.sort <- treeImp[order(-treeImp$Overall), ]
• ggplot(treeImp, aes(Variable, Overall)) + geom_bar(stat = "identity") + coord_flip()
  

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根据cp plot对树做裁剪

• plotcp(bank.tree)
  

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• printcp(bank.tree)
• ##
• ## Classification tree:
• ## rpart(formula = y ~ ., data = bank, method = "class", cp = 0.001)
• ##
• ## Variables actually used in tree construction:
• ##  [1] age       balance   contact   day       duration  education housing
• ##  [8] job       marital   month     pdays     poutcome  previous
• ##
• ## Root node error: 5289/45211 = 0.12
• ##
• ## n= 45211
• ##
• ##        CP nsplit rel error xerror  xstd
• ## 1  0.0380      0      1.00   1.00 0.013
• ## 2  0.0253      3      0.89   0.89 0.012
• ## 3  0.0170      4      0.86   0.86 0.012
• ## 4  0.0080      5      0.84   0.85 0.012
• ## 5  0.0042      7      0.83   0.84 0.012
• ## 6  0.0040     10      0.81   0.84 0.012
• ## 7  0.0034     13      0.80   0.84 0.012
• ## 8  0.0022     15      0.80   0.82 0.012
• ## 9  0.0020     21      0.78   0.82 0.012
• ## 10 0.0018     24      0.78   0.82 0.012
• ## 11 0.0016     26      0.77   0.81 0.012
• ## 12 0.0015     30      0.77   0.81 0.012
• ## 13 0.0014     32      0.76   0.81 0.012
• ## 14 0.0013     40      0.75   0.81 0.012
• ## 15 0.0012     44      0.75   0.81 0.012
• ## 16 0.0011     51      0.74   0.81 0.012
• ## 17 0.0010     61      0.72   0.81 0.012
• ## 18 0.0010     63      0.72   0.81 0.012
  

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• bank.tree <- rpart(y ~ ., data = bank, method = "class", cp = 0.0022373)
• plot(bank.tree, branch = 0, margin = 0.1, uniform = T)
• text(bank.tree, use.n = T, col = "red", cex = 0.6)
  

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5. 变量初选,分析和变换

根据决策树分析的结果，我们选择变量重要性最高的前5个变量做进一步研究，依次是：

• Duration : last contact duration, in seconds (numeric)
• month : last contact month of year (categorical: "jan", "feb", "mar", ..., "nov", "dec")
• poutcome : outcome of the previous marketing campaign (categorical: "unknown","other","failure","success")
• pdays : number of days that passed by after the client was last contacted from a previous campaign (numeric, -1 means client was not previously contacted)
• previous : number of contacts performed before this campaign and for this client (numeric)
  

a) Duration

• bank$y_dummy = ifelse(bank$y == "yes", 1, 0)
• summary(bank$duration)
• ##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
• ##       0     103     180     258     319    4920
• ggplot(bank, aes(duration, y_dummy)) + geom_smooth() + geom_point()
• ## geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.
  

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根据拟合线的形态，需要对duration做一个二次项。

• bank$duration.sq <- bank$duration * bank$duration
  

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b) month

• summary(bank$month)
• ##   apr   aug   dec   feb   jan   jul   jun   mar   may   nov   oct   sep
• ##  2932  6247   214  2649  1403  6895  5341   477 13766  3970   738   579
• plotMeans(bank$y_dummy, bank$month, error.bars = "se")
  

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• bank$month.sel <- ifelse(bank$month == "dec", 1, 0)
• bank$month.sel <- ifelse(bank$month == "mar", 1, bank$month)
• bank$month.sel <- ifelse(bank$month == "oct", 1, bank$month)
• bank$month.sel <- ifelse(bank$month == "sep", 1, bank$month)
  

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c) poutcome

• summary(bank$poutcome)
• ## failure   other success unknown
• ##    4901    1840    1511   36959
• plotMeans(bank$y_dummy, bank$poutcome, error.bars = "se")
  

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• bank$poutcome.success <- ifelse(bank$poutcome == "success", 1, 0)
  

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d) pdays

• summary(bank$pdays)
• ##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
• ##    -1.0    -1.0    -1.0    40.2    -1.0   871.0
• bank$nocontact <- ifelse(bank$pdays == -1, 1, 0)
• bank$pdays <- ifelse(bank$pdays == -1, 0, bank$pdays)
• summary(bank$nocontact)
• ##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
• ##   0.000   1.000   1.000   0.817   1.000   1.000
• plotMeans(bank$y_dummy, as.factor(bank$nocontact), error.bars = "se")
  

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• ggplot(bank, aes(log(pdays + 1))) + geom_histogram()
  

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• ggplot(bank, aes(log(pdays + 1), y_dummy)) + geom_smooth() + geom_point()
  

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e) previous

• summary(bank$previous)
• ##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
• ##    0.00    0.00    0.00    0.58    0.00  275.00
• ggplot(bank, aes(log(previous + 1))) + geom_histogram()
  

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• ggplot(bank, aes(log(previous + 1), y_dummy)) + geom_smooth() + geom_point()
  

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• bank$previous.0 <- as.factor(ifelse(bank$previous == 0, 1, 0))
• bank$previous.1 <- as.factor(ifelse(bank$previous == 1, 1, 0))
• bank$previous.2 <- as.factor(ifelse(bank$previous == 2, 1, 0))
• bank$previous.2plus <- as.factor(ifelse(bank$previous > 2, 1, 0))
  

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6. 逻辑回归建模

• logistic.full <- glm(y_dummy ~ duration + duration.sq + month.sel + poutcome.success +
•     bank$nocontact + log(pdays + 1) + bank$previous.0 + bank$previous.1 + bank$previous.2 +
•     bank$previous.2plus, data = bank)
• summary(logistic.full)
  

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• ##
• ## Call:
• ## glm(formula = y_dummy ~ duration + duration.sq + month.sel +
• ##     poutcome.success + bank$nocontact + log(pdays + 1) + bank$previous.0 +
• ##     bank$previous.1 + bank$previous.2 + bank$previous.2plus,
• ##     data = bank)
• ##
• ## Deviance Residuals:
• ##     Min       1Q   Median       3Q      Max
• ## -1.1567  -0.1148  -0.0418   0.0131   1.0833
• ##
• ## Coefficients: (2 not defined because of singularities)
• ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
• ## (Intercept)           1.58e-01   2.35e-02    6.74  1.6e-11 ***
• ## duration              6.57e-04   9.61e-06   68.44  < 2e-16 ***
• ## duration.sq          -1.35e-07   6.15e-09  -21.97  < 2e-16 ***
• ## month.sel            -6.72e-03   4.35e-04  -15.46  < 2e-16 ***
• ## poutcome.success      4.55e-01   8.08e-03   56.34  < 2e-16 ***
• ## bank$nocontact       -1.75e-01   2.34e-02   -7.49  7.0e-14 ***
• ## log(pdays + 1)       -2.11e-02   4.33e-03   -4.86  1.2e-06 ***
• ## bank$previous.01            NA         NA      NA       NA   
• ## bank$previous.11     -2.52e-02   7.13e-03   -3.54   0.0004 ***
• ## bank$previous.21     -1.64e-02   7.71e-03   -2.13   0.0334 *
• ## bank$previous.2plus1        NA         NA      NA       NA   
• ## ---
• ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
• ##
• ## (Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.07691)
• ##
• ##     Null deviance: 4670.3  on 45210  degrees of freedom
• ## Residual deviance: 3476.3  on 45202  degrees of freedom
• ## AIC: 12340
• ##
• ## Number of Fisher Scoring iterations: 2
  

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• logistic.step <- step(logistic.full, direction = "both", k = 2)
  

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• ## Start:  AIC=12340
• ## y_dummy ~ duration + duration.sq + month.sel + poutcome.success +
• ##     bank$nocontact + log(pdays + 1) + bank$previous.0 + bank$previous.1 +
• ##     bank$previous.2 + bank$previous.2plus
• ##
• ##
• ## Step:  AIC=12340
• ## y_dummy ~ duration + duration.sq + month.sel + poutcome.success +
• ##     bank$nocontact + log(pdays + 1) + bank$previous.0 + bank$previous.1 +
• ##     bank$previous.2
• ##
• ##
• ## Step:  AIC=12340
• ## y_dummy ~ duration + duration.sq + month.sel + poutcome.success +
• ##     bank$nocontact + log(pdays + 1) + bank$previous.1 + bank$previous.2
• ##
• ##                    Df Deviance   AIC
• ## <none>                    3476 12340
• ## - bank$previous.2   1     3477 12343
• ## - bank$previous.1   1     3477 12351
• ## - log(pdays + 1)    1     3478 12362
• ## - bank$nocontact    1     3481 12395
• ## - month.sel         1     3495 12577
• ## - duration.sq       1     3513 12819
• ## - poutcome.success  1     3720 15407
• ## - duration          1     3837 16797
  

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• summary(logistic.step)
• ##
• ## Call:
• ## glm(formula = y_dummy ~ duration + duration.sq + month.sel +
• ##     poutcome.success + bank$nocontact + log(pdays + 1) + bank$previous.1 +
• ##     bank$previous.2, data = bank)
• ##
• ## Deviance Residuals:
• ##     Min       1Q   Median       3Q      Max
• ## -1.1567  -0.1148  -0.0418   0.0131   1.0833
• ##
• ## Coefficients:
• ##                   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
• ## (Intercept)       1.58e-01   2.35e-02    6.74  1.6e-11 ***
• ## duration          6.57e-04   9.61e-06   68.44  < 2e-16 ***
• ## duration.sq      -1.35e-07   6.15e-09  -21.97  < 2e-16 ***
• ## month.sel        -6.72e-03   4.35e-04  -15.46  < 2e-16 ***
• ## poutcome.success  4.55e-01   8.08e-03   56.34  < 2e-16 ***
• ## bank$nocontact   -1.75e-01   2.34e-02   -7.49  7.0e-14 ***
• ## log(pdays + 1)   -2.11e-02   4.33e-03   -4.86  1.2e-06 ***
• ## bank$previous.11 -2.52e-02   7.13e-03   -3.54   0.0004 ***
• ## bank$previous.21 -1.64e-02   7.71e-03   -2.13   0.0334 *
• ## ---
• ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
• ##
• ## (Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.07691)
• ##
• ##     Null deviance: 4670.3  on 45210  degrees of freedom
• ## Residual deviance: 3476.3  on 45202  degrees of freedom
• ## AIC: 12340
• ##
• ## Number of Fisher Scoring iterations: 2
  

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7 模型scoring和ROC评估

• require(ROCR)
• bank.pred<-1/(1+exp(-predict(logistic.step)))
• roc.data <- prediction(bank.pred, labels = bank$y)
• roc.data <- performance(roc.data, "tpr", "fpr")
• plot(roc.data)
  

复制代码
score的分布为

• score<-data.frame("prob.y"=bank.pred,"y"=as.factor(bank$y_dummy))
• ggplot(score, aes(x=prob.y, fill=y)) + geom_histogram(position="identity", binwidth=0.01,alpha=0.5)
  

复制代码

通过对ROC和Score分布的分析，逻辑回归Score的分类效果还是不错的。具体的score cutoff值需要根据业务要求和营销成本而定。

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关键词：Deposit Archive 分析的目标 数据库营销 预测模型 数据库营销 deposit 葡萄牙 下载链接 产品

好看！！！

ggplot看着就是比一般的plot的要舒服

很好！！！！！

谢谢楼主分享

WONDERFUL

这个太棒了！

跪服了

SUPER CHIANG, HAO INFO.

高大上的感觉,我也要学