【摘要】：關聯(lián)分類是數據挖掘中一種新的分類方法,集成了關聯(lián)規(guī)則挖掘和分類的特點,具有較高的分類精度和較強的擴展性。本文針對銀行理財產品營銷,通過改進CBA算法,引入加權支持度以及加權置信度進行關聯(lián)規(guī)則的挖掘,然后綜合考慮這些規(guī)則與測試數據之間的最小差異度,并以此作為依據對客戶的理財能力進行分類,為銀行有效營銷理財產品,提高收益,實現(xiàn)客戶財富增長提供了參考。與原有算法相比,改進CBA算法雖然對于普通客戶來說,分類精度略有下降,但是黃金客戶和成長客戶的分類準確性都有了較大的提高,對于開展針對性強的理財營銷有一定現(xiàn)實意義。
[Abstract]:Association classification is a new classification method in data mining, which integrates the characteristics of association rules mining and classification, and has high classification accuracy and strong expansibility. In this paper, we introduce weighted support degree and weighted confidence degree into association rules mining by improving CBA algorithm for banking financial products marketing, and then comprehensively consider it. The minimum difference between these rules and test data is used as a basis to classify the financial ability of customers, which provides a reference for banks to effectively market financial products, improve revenue, and achieve customer wealth growth. The classification accuracy of gold customers and growing customers has been greatly improved, which has a certain practical significance for the development of targeted financial marketing.
【作者單位】： 西安交通大學經濟與金融學院;中國工商銀行陜西省分行營業(yè)部;
【分類號】：F832.2

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