論文の概要: Exploratory Data Analysis for Banking and Finance: Unveiling Insights and Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11976v1
• Date: Sat, 25 May 2024 16:15:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 11:50:18.596113
• Title: Exploratory Data Analysis for Banking and Finance: Unveiling Insights and Patterns
• Title（参考訳）: 銀行とファイナンスのための探索的データ分析 - 洞察とパターンの展開
• Authors: Ankur Agarwal, Shashi Prabha, Raghav Yadav,
• Abstract要約: 本研究は,商店街における取引パターン,信用限度,利用状況について検討した。 また、年齢、性別、利用パターンの収入などの人口統計要因も考慮している。 このレポートは、顧客チャーン率や、人口統計、トランザクション履歴、満足度などの要因を分析し、対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2594420805049218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the application of Exploratory Data Analytics (EDA) in the banking and finance domain, focusing on credit card usage and customer churning. It presents a step-by-step analysis using EDA techniques such as descriptive statistics, data visualization, and correlation analysis. The study examines transaction patterns, credit limits, and usage across merchant categories, providing insights into consumer behavior. It also considers demographic factors like age, gender, and income on usage patterns. Additionally, the report addresses customer churning, analyzing churn rates and factors such as demographics, transaction history, and satisfaction levels. These insights help banking professionals make data-driven decisions, improve marketing strategies, and enhance customer retention, ultimately contributing to profitability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,銀行・金融分野における探索データ分析(EDA)の適用について検討し,クレジットカードの利用状況と顧客満足度に着目した。 記述統計,データ可視化,相関解析などのEDA技術を用いて,ステップバイステップの分析を行う。 本研究は、商店カテゴリーにおける取引パターン、信用限度、利用状況を調査し、消費者行動に関する洞察を提供する。 また、年齢、性別、利用パターンの収入などの人口統計要因も考慮している。 さらに、レポートは顧客の混乱、チャーン率、人口統計、トランザクション履歴、満足度などの要因を分析している。 これらの洞察は、銀行のプロフェッショナルがデータ駆動による意思決定を行い、マーケティング戦略を改善し、顧客の維持を強化し、最終的に収益性に寄与するのに役立つ。

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