Predviđanje odobrenja izdavanja kreditnih kartica klijentima banke podatkovnom analizom

master's thesis

• Author: Lidia Sikirica
• Mentor: Mirjana Pejić Bach (mentor)
• Committee member: Nikola Vlahović (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Božidar Jaković (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Economics and Business; Zagreb
• Defense date and country: 2023-10-02, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Economics

Abstract

Tehnološki napredak i digitalizacija za posljedicu imaju eksponencijalan rast količine podataka. Danas poduzeća, a među njima i banke, prikupljaju velike količine podataka iz različitih izvora i njih pohranjuju u svoje baze podataka. Baze podataka se održavaju i redovito ažuriraju, a iz njih se izvlače podatci nad kojima se izvode analize u svrhe poboljšanja poslovanja. Danas postoje razne tehnike rudarenja podataka kojima se iz njih izvlače nova znanja i informacije i iz kojih se otkrivaju oku nevidljivi trendovi i obrasci ponašanja podataka. Novootkrivena znanja mogu biti temelji za donošenje poslovnih odluka i oblikovanje poslovnih strategija. Za izvođenje procesa rudarenja podataka poduzeća na raspolaganju imaju različite alate i softvere, a jedan od njih je i Weka, u kojem će se u ovome radu provesti podatkovna analiza u svrhu izrade modela za predviđanje odobrenja izdavanja kreditnih kartica klijentima. Banke, kao i ostala digitalizirana poduzeća, svakodnevno pohranjuju goleme količine podataka u svoje baze. Danas je gotovo svaka bankarska usluga digitalizirana, što uzrokuje još veći rast svakodnevnih podataka s kojima banke raspolažu, no te silne količine podataka banke mogu iskoristiti u svrhe efikasnijeg poslovanja. Rudarenjem podataka i otkrivanjem znanja iz njih banke mogu optimizirati poslovanje u područjima kao što su marketinške aktivnosti, upravljanje rizikom, personalizacija usluga, procjena kreditnog rizika klijenata i sl. U radu je prikazan način na koji banka može iskoristiti podatke kojima raspolaže u svrhe analize klijenata. Podatkovna analiza provedena je u Weka softveru nad podatcima dostupnima na Kaggle platformi. Podatci u setu podataka su klasični podatci o klijetima kojima raspolaže svaka banka, a to su dob, spol, zaposlenost, zaduženost, bračni status i sl. Na temelju navedenih podataka o klijentima u softveru je izrađen model stabla odlučivanja kojim se predviđa hoće li pojedinom klijentu biti odobreno ili odbijeno izdavanje kreditne kartice.

• Keywords: podatci; baze podataka; rudarenje podataka; otkrivanje znanja iz baza podataka; Weka; analiza klijenata; procjena kreditnog rizika
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:148:787568
• Study programme: Title: Business Economics; Study programme type: university; Study level: integrated undergraduate and graduate; Academic / professional title: sveučilišni magistar ekonomije/sveučilišna magistra ekonomije (sveučilišni magistar ekonomije/sveučilišna magistra ekonomije)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Access restricted to students and staff of home institution
• Created on: 2023-10-04 11:02:17