基于銀行用戶行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)品投資預測分析

北京工業(yè)大學 北京 100124

1 基于銀行用戶行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)品投資預測的重要性

1.1 有利于銀行為用戶推送準確的投資理財產(chǎn)品 現(xiàn)如今社會經(jīng)濟的迅猛發(fā)展，使得民眾的經(jīng)濟基礎較以往發(fā)生了翻天覆地的變化，再加之民眾受教育程度的提高，利他思維也較以往發(fā)生了相應的改變，傳統(tǒng)的將剩余的錢再存于銀行的固有思維，受到一定程度的沖擊，越來越多的用戶選擇將剩余的財富用來投資，購買相應的理財產(chǎn)品，從而做到錢生錢的目的。毋庸置疑，銀行通過推送相應的理財產(chǎn)品擁有一定的民眾基礎，因而，銀行應集中科技、經(jīng)濟、文化、政治等綜合優(yōu)勢，對用戶行為進行準確全面的掌握和了解，從而為其后期理財產(chǎn)品的設置與推送提供相應的借鑒和經(jīng)驗。

1.2 有利于企業(yè)金融工作穩(wěn)定持續(xù)的推進 銀行資金流入與流出需要有相應的理財產(chǎn)品搞活資本流，銀行給予用戶投資行為做理性、科學的分析，通過用戶行為深入了解用戶理財需求，提高理財產(chǎn)品的服務范圍，加大其受眾群體，從而加大、增多資金的流動渠道，搞活資金市場，為銀行后期金融工作的開展和業(yè)務的辦理奠定堅實的根基。與此同時，也有利于推動銀行與時俱進，緊跟時代發(fā)展步伐，以創(chuàng)新性金融產(chǎn)品與時代同命運、共呼吸，做到財富取之于民，用之于民。

2 基于銀行用戶行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)品投資預測技術分析

2.1 推薦系統(tǒng)在銀行用戶行為數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的應用 為了實現(xiàn)更加精準的客戶定位和產(chǎn)品定位，用于輔助支持國際銀行通過個性化的產(chǎn)品推薦向更多客戶提供金融服務。基于銀行用戶行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)品投資做相應的預測工作的開展，需要使用一定的技術確保其工作的開展。從目前發(fā)展情況來看，基于銀行用戶行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)品投資進行預測使用了推薦系統(tǒng)，所謂的推薦系統(tǒng)是基于海量信息為銀行提供有價值信息的搜索整合平臺，通過個性化推薦和服務為銀行理財產(chǎn)品的設置提供恰當、合理、有價值、有意義的信息，有效地挖掘這些數(shù)據(jù)進而得到有價值的信息現(xiàn)在是一個熱門的研究課題。基于銀行用戶行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)品投資預測工作的開展，不僅僅是滿足當下所擁有的用戶投資理財需求，也可以通過專業(yè)安全的理財產(chǎn)品和優(yōu)質(zhì)的服務激發(fā)并尋求潛在的投資理財者，提高理財產(chǎn)品的知名度，加大理財產(chǎn)品的服務范圍，讓民眾買得放心、用的安心、賺的開心，投資即理財，買到也是賺到，以金融方式提高民眾的幸福感。

2.2 XGboost提升樹算法在銀行投資預測工作中的應用 為確保銀行對用戶行為進行全面、科學、準確的分析，銀行在預測工作開展中采用了一定的科技設備，并通過相應的科學技術對其進行分析，從目前發(fā)展情況來看，銀行在對用戶行為進行分析時使用了XGboost提升樹算法，其是將機器算法中決策進階模式引入了銀行，有利于推動其分析學習，可以將數(shù)據(jù)進行迭代，對用戶行為精準定位、全面分析。

3 基于銀行用戶行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)品投資數(shù)據(jù)探索處理分析

3.1 數(shù)據(jù)探索 基于銀行用戶行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)品進行投資基礎和前提是需要對數(shù)據(jù)信息進行探索，在海量的數(shù)據(jù)信息中對用戶行為進行搜索、查找，并通過相應的技術對其信息進行整合歸納，對其按一定的標準進行分類，確保信息數(shù)據(jù)對銀行用戶行為理財產(chǎn)品的投資和研發(fā)做出相應的信息支撐，從而制定出群眾有需求、用戶滿意、輻射范圍廣的理財產(chǎn)品，為銀行金融業(yè)發(fā)展增效保質(zhì)。

3.2 對數(shù)據(jù)預處理 基于銀行用戶行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)品投資預測這一工作的開展，不僅需要前期數(shù)據(jù)信息的探索和收集，也需要在此基礎上對數(shù)據(jù)探索做預處理，通過信息數(shù)據(jù)對用戶自身的經(jīng)濟狀況、消費結構、消費心理、消費模式進行全面摸查，透過數(shù)據(jù)信息對用戶理財思維動態(tài)進行洞察，精準定位，為用戶設計出一款適合自己投資的理財產(chǎn)品。當然，也可以利用python編程語言對數(shù)據(jù)進行處理，將家庭收入、人口性別、消費層次等進行準確把脈，為銀行理財產(chǎn)品的推廣以及金融資金的活通打下良好的信息基礎。

3.3 預測模型設計 近年來，數(shù)據(jù)挖掘和云計算得到了大力發(fā)展，各行各業(yè)都收集了大量用戶行為信息。為了更好滿足用戶需求，以用戶為中心的行為分析成為了各行業(yè)的焦點，提供良好的用戶體驗成為銀行發(fā)展的關鍵。基于銀行用戶行為數(shù)據(jù)的產(chǎn)品投資預測工作的開展，需要進行相應的模型設計從而使用戶行為更直觀的呈現(xiàn)在工作人員面前。通過XGboost模型對用戶行為做戰(zhàn)略性分析，并在模型中依次插入產(chǎn)品的信息，并對用戶的購買概率進行摸底調(diào)查，除此之外，也可以通過其他的數(shù)據(jù)模型對用戶行為進行信息整合，多模型共行，多舉措并行，做出相應的產(chǎn)品預測，將銀行的理財產(chǎn)品的數(shù)量化科技化、系統(tǒng)化、規(guī)范化有機統(tǒng)一起來。

4 結語

當今時代，社會經(jīng)濟的飛速發(fā)展，使得民眾的資金存儲量較以往發(fā)生了巨大的變化，本財富的增多也在一定程度上促使民眾的理財思維做出相應的轉變。銀行緊緊抓住時代發(fā)展趨勢，通過科學化，規(guī)范化，合理化的方案，對用戶行為進行精準定位，從而研制出民眾有需求，大眾滿意的理財金融產(chǎn)品，在一定程度上增加了民眾的資金量，與此同時，也搞活了銀行資金的流通，并促使銀行通過相應的金融政策，為其后期發(fā)展源源不斷的輸送資金來源，確保銀行理財業(yè)務的迭代推出，也使得銀行工作穩(wěn)定持續(xù)的推進，不僅僅惠利銀行，也造福民生，真正意義上實現(xiàn)以人為本、發(fā)展為民的發(fā)展目標。