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Título: Evaluation of clusters of credit card holders
Autor: Martins, Maria Cristina M. S. G.
Cardoso, Margarida G. M. S.
Palavras-chave: Análise de agrupamento
Avaliação de agrupamentos
Clustering
Estabilidade interna
Clustering evaluation
Internal stability
REA
Data: 2008
Editora: Universidade Aberta
Citação: Martins, Maria Cristina M. S. G.; Cardoso, Margarida G. M. S. - Evaluation of clusters of credit card holders. "Revista de Ciências da Computação" [Em linha]. ISSN 1646-6330. Ano 3, vol. 3, nº 3 (2008), p. 1-11
Resumo: Este trabalho centra-se na avaliação de um agrupamento de clientes de cartões de crédito de uma instituição financeira portuguesa, mediante um processo de validação cruzada, transpondo um procedimento comum no âmbito da aprendizagem supervisionada para a análise de agrupamento (uma metodologia de aprendizagem não supervisionada). Este procedimento de validação cruzada que é proposto é, ainda, trabalhado de modo a adequar-se às condições da amostra de dados usada – conjunto de dados de grande dimensão e utilização de variáveis mistas (numéricas e categoriais). Esta metodologia permite não só a avaliação da solução de agrupamento, mas também ajuda à caracterização dos grupos obtidos. Para além disso, fornece regras de classificação para novos clientes de cartões de crédito. Face aos resultados obtidos, a estabilidade interna é verificada para uma solução constituída por cinco grupos de clientes. Finalmente, são obtidos os perfis dos grupos constituídos sendo, ainda, apontadas possíveis estratégias, no contexto de negócio, a estudar para cada um deles.
Abstract: This work is focused on the evaluation of a clustering of credit card holders of a Portuguese financial organization, using a cross-validation procedure which is imported from supervised learning and used for evaluating results yielded by cluster analysis (an unsupervised technique). The proposed approach is conceived to deal with the particular sample characteristics – it handles a large data set and mixed (numerical and categorical) variables. This approach provides both the evaluation of the clustering solution and helps characterizing the clusters. Furthermore, it provides classification rules for new credit card holders. According to the obtained results, the internal stability is verified for a solution with five clusters. Finally, this work presents the profiles of the credit card holders’ clusters and suggests some possible strategies to study in each of them, in the business context.
URI: http://hdl.handle.net/10400.2/1288
ISSN: 1646-6330
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