Dữ liệu nghiên cứu về việc ngày càng có nhiều khách hàng rời bỏ việc sử dụng thẻ tín dụng của ngân hàng vì vậy ngân hàng cần dự đoán được ai là khách hàng tiềm năng để chủ động cung cấp dịch vụ tốt hơn và xoay chuyển quyết định của khách hàng trong trường hợp ngược lại. Bộ dữ liệu được lấy từ https://www.kaggle.com/datasets/whenamancodes/credit-card-customers-prediction?select=BankChurners.csv
Dữ liệu nghiên cứu bao gồm 639 quan sát với 10 biến gồm 5 biến định tính và 5 biến đinh lượng.
Giải thích biến
Customer_status: Tình trạng khách hàng
Gender: Giới tính
Education_Level: Trình độ học vấn
Marital_Status: Tình trạng hôn nhân
Income: Thu nhập hàng năm
Card: Thẻ (xanh, bạc, vàng, bạch kim)
Credit_Limit: Hạn mức tín dụng trên thẻ tín dụng
Total_Trans_Amt: Tổng số tiền giao dịch
Total_Trans_Ct: Tổng số giao dịch
Avg_Utilization_Ratio: Tỷ lệ trung bình sử dụng thẻ
Nhập dữ liệu
setwd("C:/Users/Asus/Downloads")
data <- read.csv("BankChurners.csv")
View(data)
head(data)## STT Gender Education_Level Marital_Status Income_Category Card_Category
## 1 1 M High School Married $60K - $80K Blue
## 2 2 F Graduate Single Less than $40K Blue
## 3 3 M Graduate Married $80K - $120K Blue
## 4 4 F High School Unknown Less than $40K Blue
## 5 5 M Uneducated Married $60K - $80K Blue
## 6 6 M Graduate Married $40K - $60K Blue
## Months_Inactive_12_mon Credit_Limit Total_Trans_Amt Total_Trans_Ct
## 1 1 12691 1144 42
## 2 1 8256 1291 33
## 3 1 3418 1887 20
## 4 4 3313 1171 20
## 5 1 4716 816 28
## 6 1 4010 1088 24
## Avg_Utilization_Ratio
## 1 0.061
## 2 0.105
## 3 0.000
## 4 0.760
## 5 0.000
## 6 0.311Note that the echo = FALSE parameter was added to the
code chunk to prevent printing of the R code that generated the
plot.