【摘要】:隨著全球互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、網(wǎng)上銀行等電子商務(wù)的發(fā)展勢(shì)頭迅猛。尤其是中國(guó)經(jīng)濟(jì)蓬勃增長(zhǎng)的今天,銀行客戶(hù)服務(wù)環(huán)節(jié)正經(jīng)歷著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。由于外資銀行搶先一步收到網(wǎng)絡(luò)革命的洗禮,在進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)之后,在電子化、網(wǎng)絡(luò)化銀行方面比中國(guó)銀行顯示出更為優(yōu)秀的潛質(zhì)。擁有全球相當(dāng)大市場(chǎng)份額的中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng),面對(duì)外資銀行的沖擊,面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。另一方面,計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)的迅猛發(fā)展,使得數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DW)、數(shù)據(jù)挖掘(DM)等數(shù)據(jù)分析類(lèi)技術(shù)日趨成熟。同時(shí),面對(duì)我國(guó)金融領(lǐng)域進(jìn)一步面向全球開(kāi)放,銀行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)日顯突出,而在此競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程中,信息化成熟度的影響尤為重要。銀行業(yè)中,信息化的過(guò)程分為業(yè)務(wù)信息化階段、大數(shù)據(jù)集中階段和數(shù)據(jù)處理階段。據(jù)今年各大銀行年報(bào)分析,大多數(shù)銀行現(xiàn)已完成大數(shù)據(jù)集中階段。從客戶(hù)層面考慮,銀行為了更好的向客戶(hù)提供服務(wù),自然地選擇了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)做為數(shù)據(jù)處理以及之后服務(wù)客戶(hù)的技術(shù)支撐平臺(tái)。對(duì)于目前大部分銀行的業(yè)務(wù),現(xiàn)已可以完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高效地記錄、統(tǒng)計(jì)、更改、查詢(xún)客戶(hù)數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)。然而,為了深層次地挖掘客戶(hù)信息,更好的向客戶(hù)提供服務(wù),目前各銀行無(wú)法挖掘分析出數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系,以及各客戶(hù)數(shù)據(jù)屬性賤的規(guī)則,更無(wú)法根據(jù)現(xiàn)有的客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)分析,以致無(wú)法準(zhǔn)確判斷客戶(hù)的消費(fèi)需求。本文依托互聯(lián)網(wǎng)金融的大環(huán)境,針對(duì)銀行業(yè)中存在的大數(shù)據(jù)無(wú)法深度挖掘的現(xiàn)狀,首先在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL整體流程中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊,對(duì)進(jìn)行處理后的源數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化,提出了更優(yōu)的KNN*算法,在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的步驟前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了進(jìn)一步的整理與篩選。接下來(lái)提出了銀行數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)挖掘方面算法優(yōu)化的觀(guān)點(diǎn),利用雙重優(yōu)化的Pro—Apriori決策樹(shù)算法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)挖掘之后再進(jìn)行預(yù)測(cè)判斷,從而更便捷的處理銀行業(yè)大數(shù)據(jù)中知識(shí)獲取的難題。論文對(duì)我國(guó)銀行領(lǐng)域?qū)嵤┎渴鹦袠I(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、金融產(chǎn)品規(guī)劃、完善客戶(hù)分類(lèi)、市場(chǎng)需求動(dòng)態(tài)分析、加強(qiáng)客戶(hù)關(guān)系管理、市場(chǎng)銷(xiāo)售分析等各個(gè)方面有一定的指導(dǎo)性建議和借鑒意義。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類(lèi)號(hào)】:TP311.13
【參考文獻(xiàn)】
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2 孫鐵利;劉延吉;;中文分詞技術(shù)的研究現(xiàn)狀與困難[J];信息技術(shù);2009年07期
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本文編號(hào):
2410695
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