摘要：
改革开放以来，居民收入水平呈现快速增长的趋势。随着个人财富的积累，人们渐渐将注意力转移到自身财产管理上，各类理财产品层出不穷。在巨大的市场机遇面前，各家银行面临巨大的市场竞争。“以客户为中心”业务模式可以为客户带来极致体验和价值成长，形成路径依赖，进而实现价值共赢。因此，有效进行客户忠诚度分析，维护和提升客户忠诚度是当代银行发展历程中的重要课题。本文主要研究银行忠诚度的诸多问题，查阅相关文献并根据题中所给数据进行分析，综合运用XGBoost模型、随机森林预测模型等方法建立相关问题的数学模型，并利用Python、Excel、SPSS等软件进行模型的求解，得出合理的结论。
对于任务一，首先对短期数据进行缺失值和重复值处理，通过dropna()函数删除缺失值所在行，再通过drop.duplicates函数，删除user_id列重复值所在行数据。接着对于长期数据进行异常值处理，即取子数据框功能筛选并删除异常值所在行，对于需要保留的部分数据通过filter函数筛选并删除异常字符所在行。最后，对短期数据中的字符型数据进行特征编码。
对于任务二，首先选用spearman 相关系数计算短期数据中所有指标之间的相关性，用heatmap 函数绘制相关系数热力图。接着分别统计两种产品购买结果下不同年龄客户量占比，由bar 函数绘制成分组柱状图。然后统计蓝领、学生与其他职业的产品购买情况，由pie 函数绘制成饼状图。分别统计两种产品购买结果下的拜访客户通话时长，由boxplot 函数绘制拜访客户的通话时长箱线图。
对于任务三，利用Excel 统计两种流失情况下不同年龄客户量占比，根据Excel 数据透视表，绘制相应折线图。统计两种流失情况下客户信用资格与年龄分布，绘制相应散点图。构造包含各账号户龄在不同流失情况下的客户量占比透视表，绘制相应堆叠柱状图。依照图表，对账号户龄和客户金融资产进行划分，利用Excel 分别进行特征编码，作为新的客户特征。统计各资产阶段中新、老客户流失的客户量，由heatmap 函数绘制热力图并设置上下限，对新老客户各资产阶段的客户流失情况进行分析。
对于任务四，根据给定图表，利用Excel 统计各类特征，进行特征构建。对于任务五，遵循代表性与不重复性原则，选取适当的客户特征，建立客户长期忠诚度预测模型。构建客户特征指标。基于任务3 和任务4 处理后的结果，在任务四构建的IsActiveStatus，IsActiveAssetStage，CrCardAssetStage 指标的基础上，继续选取客户信用资格、性别、年龄、客户购买产品数量、个人年收入、新老用户活跃程度、不同金融资产客户活跃程度、不同金融资产信用卡持有状态8 个特征考虑，分别利用XGBoost 分类预测和随机森林分类预测两种模型进行预测，结果显示训练集的F1 值分别为98.4%和84.4%，训练效果较好。分别使用混淆矩阵、F1 Score、准确率、召回率、精确率对预测模型进行评估，经过效果比较，最终选取XGBoost模型完成预测。
关键字：XGBoost模型、随机森林预测模型、用户忠诚度分析
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