本文關鍵詞：數據挖掘在商業(yè)銀行客戶關系管理中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文致力于對數據挖掘在商業(yè)銀行客戶關系管理中的應用研究問題進行系統探討。為此，在進行相關領域文獻綜述的基礎上從以下幾個方面著手： 首先，對客戶關系管理理論以及數據挖掘的基本概念與方法進行探討，同時，對數據挖掘與商業(yè)銀行客戶關系管理之間的內在關聯進行深入考察。 其次，對擬進行建模的中部地區(qū)中型城市某商業(yè)銀行分行信用卡客戶數據的基本人口學特征進行比較，通過分析可以發(fā)現客戶數據中仍存在許多潛在的未知的信息需要挖掘，由此，需要運用數據挖掘技術來尋找那些隱藏的特征。經典的數據挖掘分類預測方法包括神經網絡法和決策樹...

本文致力于對數據挖掘在商業(yè)銀行客戶關系管理中的應用研究問題進行系統探討。為此，在進行相關領域文獻綜述的基礎上從以下幾個方面著手： 首先，對客戶關系管理理論以及數據挖掘的基本概念與方法進行探討，同時，對數據挖掘與商業(yè)銀行客戶關系管理之間的內在關聯進行深入考察。 其次，對擬進行建模的中部地區(qū)中型城市某商業(yè)銀行分行信用卡客戶數據的基本人口學特征進行比較，通過分析可以發(fā)現客戶數據中仍存在許多潛在的未知的信息需要挖掘，由此，需要運用數據挖掘技術來尋找那些隱藏的特征。經典的數據挖掘分類預測方法包括神經網絡法和決策樹方法，由于決策樹在數據挖掘的幾個關鍵特性上都獲得了較高的評價，并且根據本次數據挖掘任務，即根據現有客戶信息對未來客戶是否申請住房貸款進行預測，確定采用決策樹方法建模。 再次，根據該商業(yè)銀行分行的客戶數據建立決策樹模型，提出分類規(guī)則，對新出現的客戶是否會申請住房貸款進行分類預測，并且運用數理統計方法對模型預測的準確性和可伸縮性進行檢驗。 最后，根據對決策樹模型進行分析的結果，，將商業(yè)銀行客戶劃分為五大類，分析每類客戶的行為特征及其對商業(yè)銀行的貢獻度，以此來制定差別化的營銷方案和客戶接觸管理策略，并針對目標客戶群的客戶需求開發(fā)新的產品和服務。

展開 

  本文關鍵詞：數據挖掘在商業(yè)銀行客戶關系管理中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。