Contesto e Obiettivo
Ho creato una tabella feature per il settore bancario e finanziario, utilizzando query SQL per raccogliere e strutturare i dati necessari per l’addestramento di un modello di machine learning in grado di prevedere i comportamenti futuri dei clienti. Il progetto si concentra sulla creazione di una tabella denormalizzata che raccoglie vari indicatori finanziari e comportamentali, derivati dalle transazioni e dai conti posseduti dai clienti.
L’obiettivo principale è generare una tabella feature che possa essere utilizzata per addestrare modelli di machine learning in grado di:
- Predire il comportamento dei clienti (acquisto di nuovi prodotti, chiusura di conti, ecc.).
- Ridurre il tasso di abbandono identificando clienti a rischio.
- Migliorare la gestione del rischio finanziario.
- Personalizzare le offerte in base alle abitudini dei clienti.
- Prevenire frodi individuando anomalie nelle transazioni.
Soluzione Implementata
Il progetto ha richiesto l’analisi e la manipolazione del database bancario, composto dalle seguenti tabelle:
- Cliente: informazioni personali (es. età, ID cliente).
- Conto: dettagli dei conti posseduti.
- Tipo conto: descrizione delle tipologie di conto disponibili.
- Tipo transazione: classificazione delle transazioni.
- Transazioni: registrazione delle operazioni finanziarie dei clienti.
Passaggi chiave:
- Integrazione delle Tabelle: Le tabelle sono state unite tramite operazioni di JOIN per collegare i dati transazionali con le informazioni anagrafiche dei clienti.
- Calcolo degli Indicatori Comportamentali: Sono stati calcolati diversi aggregati utilizzando funzioni SQL come SUM e COUNT per derivare indicatori quali:
- Numero totale di transazioni in entrata e uscita.
- Importo totale transato.
- Numero di conti posseduti e suddivisione per tipologia.
- Indicatori sulle transazioni segmentati per tipologia di conto.
- Creazione della Tabella Denormalizzata: Il dataset risultante è stato progettato per contenere tutte le feature necessarie, rendendolo pronto per l’addestramento di un modello di machine learning.
Risultati e Benefici
L’implementazione della tabella feature ha portato numerosi vantaggi:
- Migliore precisione predittiva: I modelli addestrati con questa tabella sono in grado di prevedere con maggiore accuratezza le azioni dei clienti.
- Riduzione del tasso di abbandono: Identificando clienti a rischio, il team di marketing può intervenire con offerte mirate.
- Ottimizzazione della gestione del rischio: La segmentazione dei clienti migliora le strategie di credito e prevenzione del rischio.
- Personalizzazione avanzata delle offerte: I prodotti finanziari possono essere raccomandati in base agli effettivi comportamenti dei clienti.
- Miglioramento della sicurezza: Le anomalie nelle transazioni possono segnalare possibili frodi.
Conclusione e Impatto
Questo progetto ha permesso di creare una base solida per l’analisi predittiva dei clienti nel settore bancario e finanziario. Sto già valutando l’integrazione di nuove variabili e metriche per migliorare ulteriormente la qualità del dataset e supportare modelli di machine learning più avanzati.