St Scenar Explo Visa
Scénario: Données bancaires et segmentation de clientèle
Analyse en composantes principales
Justifier le choix de dimension, interprétation des axes et donc des comportements des clients dans chacune des grandes directions. Sur le plan principal, que dire de la répartition des possesseurs/non-possesseurs de carte VP ?
Résumé
Exploration de données bancaires par des méthodes uni, bi et multidimensionnelles : ACP, AFCM k-means, CAH.
Analyse factorielle des correspondances
Explicitez, justifiez les choix qui ont été faits pour le recodage en classes des variables quantitatives. Nombre et interprétation des axes. Explicitez, commentez quelques regroupements notables de modalités comme ceux, par
Le travail proposé vient compléter le cours sur l’exploration statistique. Son exemple, caractérisant le profil des possesseurs de cartes VP. Que pouvez vous objectif est double : dire du 3ème axe ? Quelles remarques vous suggère la représentation des indi1. illustrer l’emploi de chacune des méthodes du cours sur un exemple en vidus (possesseurs / non possesseurs) ? vraie grandeur mais relativement simple,
Classification
2. aboutir à un objectif classique en Gestion de la Relation Client : une “segmentation” de clientèle.
Combien de classes retenir ? Caractériser et interpréter de façon détaillée les
Il se propose donc de décrire un jeu de données bancaires en utilisant classes ou segments de clientèle issus de la classification opérée à partir des les principales méthodes de statistique exploratoire multidimensionnelle (ana- composantes de l’AFCM. Comparer, par une AFC simple, la classification oblyse en composantes principales, analyse des correspondances simple et mul- tenue avec celle en usage dans les services commerciaux de la banque (variable
tiple,