Разработка системы для анализа активности клиентов банка

Введение 5
1. Теоретические сведения по теме анализа активности клиентов банка 7
1.1 Обосновать актуальность задачи анализа активности клиентов банка 7
1.2 Анализ предметной области 8
1.3 Обзор источников по теме исследования 10
1.4 Анализ требований к системе анализа активности пользователей банка 12
2. Выбор и обоснование архитектуры и инструментов разработки системы анализа активности клиентов банка 15
2.1 Разработка структурной схемы системы анализа активности клиентов банка 15
2.2 Выбор и обоснование типа рекомендательной системы для системы анализа активности клиентов банка 16
2.3 Выбор и обоснование инструментов и библиотек для разработки системы анализа активности клиентов банка 19
2.4 Поиск источников данных для системы анализа активности клиентов банка 32
2.5 Принцип работы рекомендательной системы для анализа активности клиентов банка 36
3. Этапы разработки и пример реализации системы для анализа активности клиентов банка 41
3.1 Этапы разработки системы для анализа активности клиентов банка 41
3.2 Пример работы системы для анализа активности клиентов банка 51
Заключение 56
Список использованных источников 57
Приложение А (Листинг программного кода основных элементов) 59

Весь текст будет доступен после покупки

Область исследования – системы для анализа активности клиентов банка, ориентированные на выявление и обработку данных о поведении клиентов с целью улучшения качества обслуживания и предоставления персонализированных предложений.
Актуальность темы исследования обусловлена возрастающей конкуренцией в банковской сфере и необходимостью использования современных технологий для анализа клиентских данных. В условиях цифровизации и большого количества данных, банки стремятся не только привлекать новых клиентов, но и удерживать существующих, предлагая им наиболее релевантные и выгодные финансовые продукты и услуги. Автоматизация анализа клиентской активности позволяет значительно повысить эффективность работы банка, улучшить клиентский опыт и увеличить прибыль.
Системы анализа активности клиентов банка включают исследования в области обработки больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, а также внедрение аналитических систем в банковской отрасли. В литературе представлены различные подходы и методы для анализа клиентской активности, однако каждый из них требует адаптации и совершенствования в зависимости от конкретных условий и целей.
Границами исследования являются клиенты одного конкретного банка и данные об их активности за определенный период времени, что позволяет более точно настроить систему под нужды данного учреждения.

Весь текст будет доступен после покупки

1 Теоретические основы анализа активности клиентов банка

1.1 Обосновать актуальность задачи анализа активности клиентов банка


В современном банковском секторе конкуренция растет с каждым годом. Количество финансовых учреждений увеличивается, и каждый банк стремится привлечь и удержать как можно больше клиентов. Большое количество банков сейчас имеют собственные мобильные приложения, которые упрощают жизнь, как клиентам, так и самому банку. Цифровизация банковского сектора приводит к тому, что появляется спрос на аналитические сервисы, которые могут предоставить более персонализированные услуги и улучшить качество обслуживания.
Анализ активности клиентов банка способствует предоставлению более релевантных предложений и услуг, что значительно улучшает клиентский опыт. Например, если банк видит, что клиент часто использует определенные услуги, он может предложить ему специальные условия или пакеты, которые будут ему наиболее полезны. Такая персонализация не только увеличивает удовлетворенность клиентов, но и способствует их лояльности, что особенно важно в условиях высокой конкуренции.
Кроме того, мониторинг активности клиентов помогает банкам более эффективно управлять рисками. Выявление подозрительных действий и предотвращение мошенничества – важные задачи, которые помогают снижать финансовые потери и защищать репутацию банка. В условиях роста цифровых технологий и увеличения числа киберугроз, это становится особенно актуальным.
Анализ клиентской активности также позволяет банкам оптимизировать свои маркетинговые стратегии. Понимание того, какие продукты и услуги наиболее востребованы у разных групп клиентов, помогает более точно планировать и реализовывать маркетинговые кампании. Это не только увеличивает эффективность маркетинговых усилий, но и снижает затраты на неэффективные рекламные активности.
Таким образом, задача анализа активности клиентов банка является актуальной и востребованной, так как она позволяет финансовым учреждениям улучшать качество обслуживания, увеличивать доходы, эффективно управлять рисками, оптимизировать маркетинговые стратегии и использовать передовые технологии для достижения своих целей.

Весь текст будет доступен после покупки

1 Аскаров, Р.Н. Анализ рекомендательных систем при формировании индивидуальных рекомендаций клиентам банка / Р.Н. Аскаров // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры. – 2024. С. 1339-1341.
2 Блог Skillfactory [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://blog.skillfactory.ru/glossary/mongodb. – 18.04.2024
3 Блог Skillfactory [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://blog.skillfactory.ru/glossary/numpy. – 18.04.2024
4 Блог Skillfactory [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://blog.skillfactory.ru/glossary/postgresql. – 18.04.2024
5 Бэрри, П. Изучаем программирование на Python / П. Бэрри. – М.: Издательство «Э», 2017 – 624 с.
6 Гомзин, А.Г. Системы рекомендации: обзор современных подходов / А.Г. Гомзин, А.В. Коршунов // Форум молодых ученых – 2022. С. 401-417.
7 Губин, М. Оркестрация приложений. Самоучитель / М. Губин. – М: Ridero, 2024 –21 с.
8 Иванова, К.С. Банковское кредитование и его роль в развитии отраслей региональной экономики / К.С. Иванова // Конференция ИМС. – 2022. С. 25-27.
9 Консультант плюс [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_5842/6833df0e9ef08568539f50f01a3a53c29505430e. – 12.03.2024
10 Кравченко, Д.А. Микросервисная архитектура / Д.А. Кравченко // Интерактивная наука. – 2022. С. 43-44.
11 Крейг, У. Spring в действии. Шестое издание / У. Крейг. – М.: ДМК Пресс, 2022 – 544 с.
12 Ларионов, В.С. Обзор методов коллаборативной фильтрации / В.С. Ларионов, И.В. Дунин // Форум молодых ученых. – 2017. С. 1230-1237.
13 Меньшикова, Н.В. Обзор рекомендательных систем и возможностей учета контекста при формировании индивидуальных рекомендаций / Н.В. Меньшикова, И.В. Портнов, И.Е. Николаев // Конференция ЧГУ. – 2015. С. 20-22.

Весь текст будет доступен после покупки