【摘要】：客戶細(xì)分是商業(yè)銀行客戶關(guān)系管理的核心技術(shù)之一。本文首先對(duì)國內(nèi)某商業(yè)銀行客戶的性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、年薪、婚姻狀況、健康狀況和居住年限8類重要屬性進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,利用聚類分析方法將客戶粗分為4類,進(jìn)而采用決策樹C5.0算法對(duì)該銀行客戶進(jìn)行細(xì)分,得出更為細(xì)致的分類規(guī)則。最后針對(duì)4類客戶的特征和屬性,設(shè)計(jì)出差異化的銀行客戶服務(wù)體系方案。
【圖文】：

?在對(duì)銀行客戶的進(jìn)行決策樹細(xì)分之前，仍然需要對(duì)其8類特征屬性進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后按照聚類分析的4類客戶結(jié)果進(jìn)行匹配，挖掘客戶分類更為細(xì)致的規(guī)則。利用決策樹C5．0方法對(duì)商業(yè)銀行客戶進(jìn)行分類，主要通過第二部分介紹的計(jì)算節(jié)點(diǎn)特征屬性信息增益率的方法對(duì)各類屬性進(jìn)行劃分。具體的過程利用SPSSClementime軟件來實(shí)現(xiàn)，并采用決策樹剪枝技術(shù)和Boosting技術(shù)提高分類的精確性。最終，在調(diào)節(jié)CF值為0．25，Boosting技術(shù)迭代5次的情況下，SPSSClementime軟件進(jìn)行決策樹分類達(dá)到最優(yōu)的效果。最優(yōu)決策樹共含有10個(gè)葉節(jié)點(diǎn)，如圖1所示�？偨Y(jié)銀行客戶決策樹分類結(jié)果，得出10個(gè)葉節(jié)點(diǎn)的決策規(guī)則，具體內(nèi)容如下：（1）年薪30萬元以上（第三、四類），則認(rèn)定該客戶為重要客戶。（2）年薪30萬元以下（第一、二類），年齡36歲以上（第三、四類），且學(xué)歷為高中、中專（第二類），則認(rèn)定該客戶為低檔客戶。（3）年薪30萬元以下（第一、二類），年齡36歲以上（第三、四類），，且學(xué)歷為初中以下或本科以上（第一、三、四類），健康狀況良（第二類），則認(rèn)定該客戶為重要客戶。（4）年薪30萬元以下（第一、二類），年齡46歲以上（第四類），且學(xué)歷為初中以下或本科以上（第一、三、四類），健康狀況優(yōu)（第一類），則認(rèn)定該客戶為重要客戶。（5）年薪30萬元以下（第一、二類），年齡36~45歲之間（第三類），且學(xué)歷為初中以下或本科、大專（第一、三類），健康狀況為優(yōu)（第一類），則認(rèn)定該客戶為關(guān)注客戶。（6）年薪30萬元以下（第一、二類），年齡在36~45歲之間（第三類），且學(xué)歷為碩士或博士（第四類），健康狀況為優(yōu)（第一類），則認(rèn)定該客戶為普通客戶。（7）年薪30萬元以下（第一、二類），年齡20~35歲之間（第一、二類），性別男（第一類）?

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2556107