發(fā)布時間：2017-10-30 12:11

  本文關(guān)鍵詞：銀行代發(fā)工資業(yè)務的數(shù)據(jù)挖掘及CRM系統(tǒng)的設計

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【摘要】：代發(fā)工資業(yè)務能給銀行提供大量優(yōu)質(zhì)的客戶、增加銀行沉淀資金，，是銀行的優(yōu)質(zhì)業(yè)務。為推動代發(fā)工資業(yè)務發(fā)展，提升銀行盈利能力，銀行需準確地對代發(fā)工資業(yè)務客戶進行分類，并建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，實現(xiàn)交叉營銷和個性化服務，提升銀行核心競爭力。 針對海量代發(fā)工資數(shù)據(jù)，銀行建立企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫。在TERADATA數(shù)據(jù)庫上，通過業(yè)務分析、概念模型建立、邏輯模型建立、物理模型建立，構(gòu)建出數(shù)據(jù)倉庫的模型，通過DATASTAGE軟件實現(xiàn)ETL實施和數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，完成數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建，并最終通過OLAP進行多維數(shù)據(jù)分析。銀行針對代發(fā)工資業(yè)務客戶關(guān)系管理的現(xiàn)狀，利用SAS統(tǒng)計工具，設計了基于K-means聚類算法的代發(fā)工資業(yè)務客戶細分模型。論文詳細介紹了代發(fā)工資業(yè)務數(shù)據(jù)挖掘過程：數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇、數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇、數(shù)據(jù)挖掘算法的優(yōu)化和數(shù)據(jù)降噪、數(shù)據(jù)理解和數(shù)據(jù)準備及實例展現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘模型的分析結(jié)果為代發(fā)工資業(yè)務客戶細分提供了依據(jù)。銀行從數(shù)據(jù)倉庫中抽取數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，并對結(jié)果進行分析，結(jié)合銀行業(yè)務人員和管理人員的工作流程，提出了分行級代發(fā)工資客戶管理系統(tǒng)的設計方案，使數(shù)據(jù)挖掘與實際業(yè)務緊密結(jié)合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，為領導提供決策和營銷依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：商業(yè)銀行 代發(fā)工資 數(shù)據(jù)挖掘 客戶細分
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F832.2
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 課題背景及研究意義8-9
• 1.1.1 論文選題背景8
• 1.1.2 論文研究的目的和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 代發(fā)工資業(yè)務在國外發(fā)展狀況9
• 1.2.2 代發(fā)工資業(yè)務在國內(nèi)發(fā)展狀況9-11
• 1.3 論文研究內(nèi)容、目標及方法11-12
• 1.3.1 論文研究內(nèi)容、目標11
• 1.3.2 論文研究方法11-12
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 論文的理論基礎14-23
• 2.1 數(shù)據(jù)倉庫概述14-16
• 2.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)14-15
• 2.1.2 針對銀行的數(shù)據(jù)倉庫的設計與實現(xiàn)15-16
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述16-19
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的常用方法16-17
• 2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在國內(nèi)和國外的發(fā)展狀況17-18
• 2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行業(yè)的應用18-19
• 2.3 商業(yè)銀行客戶細分理論及商業(yè)銀行的 CRM19-23
• 2.3.1 客戶細分概念19
• 2.3.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶細分19-20
• 2.3.3 商業(yè)銀行的客戶關(guān)系管理（CRM）20-21
• 2.3.4 銀行代發(fā)工資客戶關(guān)系管理的現(xiàn)實意義21-23
• 第三章 銀行代發(fā)工資客戶管理系統(tǒng)需求分析23-35
• 3.1 銀行現(xiàn)狀簡介23-24
• 3.2 銀行代發(fā)工資現(xiàn)狀24-27
• 3.2.1 銀行 2012 年下半年代發(fā)工資規(guī)模分析25
• 3.2.2 銀行 2012 年下半年代發(fā)工資企業(yè)賬戶狀況分析25-27
• 3.2.3 銀行 2012 年下半年代發(fā)工資個人賬戶狀況分析27
• 3.3 銀行代發(fā)工資業(yè)務問題分析27-29
• 3.4 銀行代發(fā)工資業(yè)務客戶管理系統(tǒng)業(yè)務流程29-32
• 3.4.1 銀行代發(fā)工資業(yè)務客戶管理系統(tǒng)渠道業(yè)務流程29
• 3.4.2 銀行代發(fā)工資業(yè)務客戶管理系統(tǒng)營銷業(yè)務流程29-31
• 3.4.3 銀行代發(fā)工資業(yè)務客戶管理系統(tǒng)服務業(yè)務流程31-32
• 3.5 銀行代發(fā)工資業(yè)務客戶管理系統(tǒng)用例分析32-35
• 3.5.1 管理部門用例分析32
• 3.5.2 營銷部門用例分析32
• 3.5.3 服務部門用例分析32-33
• 3.5.4 高管用例分析33
• 3.5.5 科技部門用例分析33-35
• 第四章 系統(tǒng)總體設計35-43
• 4.1 系統(tǒng)的設計目標35
• 4.2 系統(tǒng)架構(gòu)設計35-37
• 4.3 功能設計37-39
• 4.3.1 在數(shù)據(jù)倉庫基礎上的數(shù)據(jù)挖掘的功能設計37-38
• 4.3.2 分行端代發(fā)工資業(yè)務客戶管理系統(tǒng)的功能設計38-39
• 4.4 數(shù)據(jù)庫設計39-43
• 第五章 數(shù)據(jù)倉庫建立、數(shù)據(jù)挖掘的設計與實現(xiàn)43-62
• 5.1 銀行數(shù)據(jù)倉庫的建立43-55
• 5.1.1 銀行數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設計43-44
• 5.1.2 數(shù)據(jù)倉庫概念模型的設計44-47
• 5.1.3 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型的設計47-50
• 5.1.4 數(shù)據(jù)倉庫物理模型的設計50-51
• 5.1.5 ETL 設計和實施51-52
• 5.1.6 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估52
• 5.1.7 OLAP52-55
• 5.2 銀行代發(fā)工資業(yè)務數(shù)據(jù)挖掘55-62
• 5.2.1 數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇55
• 5.2.2 數(shù)據(jù)挖掘方法的選擇55-56
• 5.2.3 算法優(yōu)化及數(shù)據(jù)降噪56-58
• 5.2.4 數(shù)據(jù)理解58
• 5.2.5 數(shù)據(jù)準備58
• 5.2.6 數(shù)據(jù)挖掘模型建立及實例58-62
• 第六章 數(shù)據(jù)挖掘模型實證分析及成果展示62-78
• 6.1 銀行行代發(fā)工資企業(yè)賬戶實證分析及成果展示62-74
• 6.1.1 代發(fā)工資企業(yè)賬戶整體情況62-64
• 6.1.2 “休眠代發(fā)工資企業(yè)”營銷推薦64-66
• 6.1.3 “間歇代發(fā)工資企業(yè)”營銷推薦66-68
• 6.1.4 “連續(xù)代發(fā)工資企業(yè)”營銷推薦68-72
• 6.1.5 潛在代發(fā)工資企業(yè)的識別分析72-74
• 6.2 銀行大額代發(fā)工資個人賬戶的實證分析及成果展示74-78
• 6.2.1 大額代發(fā)工資客戶區(qū)域分布75
• 6.2.2 大額代發(fā)工資客戶的客戶分群構(gòu)成75-76
• 6.2.3 大額代發(fā)工資客戶不同客戶群體的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)情況76-78
• 第七章 總結(jié)與展望78-80
• 7.1 總結(jié)78-79
• 7.2 展望79-80
• 參考文獻80-82
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明82-83
• 附錄83-95
• 致謝95

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 楊登;;企業(yè)客戶資源管理系統(tǒng)分析與設計[J];科技創(chuàng)新與應用;2014年02期

2 馬斐;姚堯;;數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在商業(yè)銀行中的應用與發(fā)展[J];經(jīng)濟視角(上);2012年05期

本文編號：1117632