- '23-1학기 데이터마이닝 과제
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Personal Loan Classification Problem
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은행 대출 잠재 고객을 파악하는 분류모델 개발
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잠재 고객 파악에 중요 변수 파악 ・ 인사이트 도출
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Bank Personal Loan Modeling
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https://www.kaggle.com/datasets/krantiswalke/bank-personal-loan-modelling
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은행 대출 마케팅을 실행한 고객 정보 및 해당 고객 대출 실행 여부
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12개 독립변수(ID제외) · 1개 타겟변수(대출여부) / 5,000여개 데이터
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데이터 전처리
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결측값 없음
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이상치 처리(근무경력・우편번호) 및 데이터 가공(신용카드 연소비액・거주지역・연령층)
도메인 조사 : 총부채↑(현재 데이터로 파악 불가) / 연카드소비액↑ : 대출 가능성↑
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(미국) 기존 부채를 통합·신용카드 금액을 재융자하는데 개인대출을 많이 활용
EDA : 연 소득↑ / 연 카드소비↑ / 모기지론↑ /가족 수↑ / CD계좌 보유 / 석사이상 : 대출가능성↑
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독립변수 - 타겟변수간 관계 분석・시각화
Decision Tree Rule : (중요변수) 연소득↑ / 석사이상 : 대출가능성↑
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교차검증 수행 트리(평균 정확도: 0.981, 평균 F1: 0.895) 중 특정 트리에서 룰 리스트 추출
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중요 변수 파악을 위한 4개 모델 선택 : 분류 트리·랜덤포레스트·그래디언트 부스팅·로지스틱 회귀
트리 기반 모델 : 연 소득 / 연 카드소비 / 가족 수 / CD계좌 보유 / 교육수준 : 대출에 중요 (*단, 양의 관계 추측)
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트리 기반 모델 - 변수 중요도 분석
로지스틱 회귀 : 연소득 ↑ / CD계좌 보유 / 석사이상 : 대출 가능성↑ (*단, 모델 적합도가 낮은 한계)
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로지스틱 회귀 - 회귀 계수 분석
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도메인 조사 · EDA · DT 기반 분석과 모델 분석 기반 중요 변수가 동일하다고 판단
- [중요변수] 연소득, 연 카드소비액, 교육수준, 가족 수, CD(양도성예금증서) 계좌 여부
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[인사이트]
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고학력 고소득 고객층이 개인대출을 받을 가능성이 높다.
- 고소득 기준 : 연소득 기준 상위 20%
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중·저소득층에서 소비가 적은 고객은 특히 대출 가능성이 낮다.
- 소비 적음 기준 : 연 카드소비액 기준 하위 20%
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가족 수나 양도성예금증서 보유 여부를 잠재고객 판단에 활용할 수 있다.
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도메인 지식 활용 어려움
- 데이터 제공 은행 관련 추가 설명이 없어, 구체적인 은행 영업 방식 ・ 고객 특성 파악에 한계
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활용 데이터 부족
- 총 부채(도메인 조사에서 중요시), 시계열 데이터(소득・소비 증가율) 등이 추가될 경우, 보다 나은 모델 구축 가능
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(데이터 처리) Python, Pandas, Numpy
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(모델 구현) Sklearn
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(데이터 시각화) Matplotlib, Seaborn