STATISTICAL ANALYSIS AND A CONCEPTUAL CLUSTERING METHOD TO RANK CLIENTS OF A FINANCIAL BANK.

• Autores: Juan José Mora Flórez, Joan Colomer Llinás
• Localización: Scientia et Technica, ISSN 0122-1701, Vol. 2, Nº. 25, 2004, págs. 81-85
• Idioma: inglés
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• Resumen
  • español

    En este artículo, se presenta una propuesta de clasificación para la categorización de clientes del banco Tatra Bank (Eslovaquia). En esta propuesta se realiza un análisis estadístico para extraer información útil acerca de los clientes del banco, seguido por una estrategia de clasificación basada en el algoritmo LAMDA (Learning Algorithm for Multivariable Data Analysis). Mediante esta propuesta, los datos de los clientes del banco son pretratados para conformar un archivo de entrenamiento, el cual es usado como entrada en el proceso de aprendizaje. La clasificación de los clientes se desarrolla durante el proceso de reconocimiento.

    La estrategia planteada tiene dos posibilidades, auto aprendizaje y aprendizaje supervisado.

  • English

    In this paper, a classification approach to establish a ranking of the clients of the Tatra Bank (Slovakia), is given. The paper presents the statistical analysis of data in order to select useful information about the clients, followed by a classification strategy based on LAMDA (Learning Algorithm for Multivariable Data Analysis). Because of this approach, the client data provided by Tatra Bank is analyzed to obtain a training file. It is used as input file in learning process. The client classification is performed by the recognition process. This approach has two possibilities: self and supervised learning.