本文關鍵詞：面向農村信用合作社的商務智能技術及其應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著計算機的發(fā)展和普及,關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的成功,各種各樣的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)正以前所未有的速度被開發(fā)出來在各行各業(yè)中廣泛應用,使得事務處理更加準確和高效。而且,企業(yè)日常積累的數(shù)據(jù)更是以指數(shù)級速度快速增長。雖然數(shù)據(jù)量巨大,但是決策者和分析者真正要分析和決策的時候卻感覺信息貧乏,無從下手,對大量的信息不知道如何應用。由需求驅動的商務智能相關技術：數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等得到了快速發(fā)展,成為現(xiàn)如今數(shù)據(jù)大爆炸時代的技術支柱。 農村信用社乃是農村金融這一體系的基礎,只有深化農村信用社改革,進而改進農村金融服務,才能使農村信用社健康穩(wěn)定地發(fā)展。這些都事關農民增收、農業(yè)發(fā)展、農村穩(wěn)定大局。但是,農村信用社目前卻存在客戶的大量流失問題,已嚴重影響了農信社正常的發(fā)展。作為農信社的經(jīng)營者,客戶流失是日益激烈的競爭市場中所有金融機構所面臨的一大難題,對于如何找到客戶流失的原因,如何有效地降低客戶流失率,進而降低資金的大量流失,已成為農信社的當務之急。 雖然現(xiàn)在對商務智能技術應用在銀行業(yè)的研究和應用不少,但是由于農村信用社的特殊情況,所面對的客戶的不同,使得前人所研究出來的理論和模型在農信社應用都不是太好。另外,對于建立數(shù)據(jù)倉庫過程中,某些關鍵設計方法和技術也只是寥寥數(shù)筆。在數(shù)據(jù)倉庫設計過程中,設計人員往往還存在不少的問題。而本文以某農村信用社的數(shù)據(jù)倉庫建設項目為契機,以商務智能理論和客戶關系管理理論為框架,對數(shù)據(jù)倉庫的設計過程中的一些關鍵技術進行了詳細研究,并且將數(shù)據(jù)倉庫建設完成后的數(shù)據(jù)應用于客戶流失中,得到了一個客戶流失預測模型,預測效果較好�，F(xiàn)在對相關內容總結如下： 一.對數(shù)據(jù)倉庫的設計過程進行了詳細的實踐,這些設計的原因和原理都研究得比較清楚。主要包括：項目需求分析、邏輯模型設計、物理模型設計、ETL設計與開發(fā)等。這是一個數(shù)據(jù)倉庫項目比較標準的流程,這一實踐讓我們更加系統(tǒng)地了解數(shù)據(jù)倉庫商業(yè)項目中,需要的技術有哪些,另外里面的困難和挑戰(zhàn)有哪些,另外該怎么克服這些困難和挑戰(zhàn)。 二.特別對于邏輯模型設計過程中,對于農信社的業(yè)務邏輯,如：當事入主題中的邏輯關系進行了詳細地分析,進而發(fā)現(xiàn)需要在當事人主題下也要設計子主題。而對子主題包括哪些表,表里包括哪些字段,都做了詳細研究和說明。在農信社,特別是銀行的復雜的業(yè)務中,理清這些邏輯關系顯得尤為重要。如果未對這些邏輯分析清楚,即使以后建立起來的數(shù)據(jù)倉庫也不能滿足業(yè)務部門的需求。這一部分如此重要,但是由于農信社業(yè)務的復雜性,往往一個表中的數(shù)據(jù),牽涉到多個系統(tǒng)、多個表,這就需要調研人員花大力氣,了解業(yè)務邏輯關系,進而完整地得到業(yè)務規(guī)則。這部分是本文的重點內容。 三.在數(shù)據(jù)倉庫建設好以后,可以有各種應用,主要包括：客戶關系管理、產(chǎn)品管理、風險管理等。由于先如今農信社的客戶流失問題日益嚴重,在本文中,利用在項目中得到的數(shù)據(jù)對客戶流失進行建模,以期望能夠找出客戶流失的特征,進而減少客戶的流失,提高農信社的效益。而在建立模型中,利用了數(shù)據(jù)挖掘中經(jīng)典的決策樹分析方法來對客戶流失的模型建立。而在對數(shù)據(jù)的預處理方面,數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了,它是一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析平臺,可以說就是為數(shù)據(jù)分析而生的。所以在數(shù)據(jù)的預處理上就沒有花費多少工夫,因為基本在倉庫內都已經(jīng)處理好了。這個模型與以往的銀行建立的客戶流失模型相比,有一定的差距。這也表明了農信社跟其他銀行的不同之處。其中,這一模型中所包含的影響因素有：客戶抱怨與否、客戶一年內的業(yè)務量、客戶擁有的產(chǎn)品數(shù)、客戶是否有不良記錄、客戶的證件類型等。其中,對客戶的抱怨是最重要的影響因素,正因為農信社面向的是中小企業(yè)客戶和農村客戶,他們對自己的主觀感受比較看重,這也是情理之中的。
【關鍵詞】：商務智能 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)挖掘 決策樹 客戶流失
【學位授予單位】：西南財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP311.13;F832.35
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 1. 緒論10-22
• 1.1 研究背景和研究意義10-11
• 1.2 國內外研究狀況11-13
• 1.3 研究的技術理論基礎13-19
• 1.3.1 商務智能的概念13-15
• 1.3.2 商務智能的發(fā)展15
• 1.3.3 商務智能的數(shù)據(jù)流程與技術框架15-19
• 1.4 研究內容19-20
• 1.5 論文結構20-22
• 2. 數(shù)據(jù)倉庫需求分析22-32
• 2.1 制定調研計劃23-24
• 2.2 實施調研24
• 2.3 需求分析及整理24-32
• 2.3.1 數(shù)據(jù)倉庫的主題域24-26
• 2.3.2 源系統(tǒng)數(shù)據(jù)接入需求26-28
• 2.3.3 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)備份與性能需求28-30
• 2.3.4 項目建設目標30-32
• 3 邏輯模型及物理模型設計32-42
• 3.1 邏輯模型設計32-40
• 3.1.1 模型設計原則33-37
• 3.1.2 當事人邏輯模型設計過程37-40
• 3.2 物理模型設計40-42
• 3.2.1 確定數(shù)據(jù)的存儲結構40-41
• 3.2.2 數(shù)據(jù)的索引策略41-42
• 4. ETL設計與開發(fā)和數(shù)據(jù)質量管理42-53
• 4.1 ETL設計與開發(fā)42-53
• 4.1.1 ETL概述42-43
• 4.1.2 ETL設計原則43-44
• 4.1.3 ETL邏輯架構44
• 4.1.4 ETL任務調度總體策略44-47
• 4.1.5 ETL任務47-48
• 4.1.6 ETL設計與開發(fā)工程舉例48-53
• 5. 客戶關系管理研究53-65
• 5.1 客戶流失原因54-55
• 5.1.1 客戶流失的定義和分類54
• 5.1.2 客戶流失的原因54-55
• 5.2 決策樹分析55-64
• 5.2.1 決策樹算法55-56
• 5.2.2 決策樹分析在銀行客戶流失中的應用56-64
• 5.3 提高客戶忠誠度的措施64-65
• 6. 總結及展望65-67
• 6.1 總結65-66
• 6.2 展望66-67
• 附錄67-75
• 參考文獻75-77
• 致謝77

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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  本文關鍵詞：面向農村信用合作社的商務智能技術及其應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：318364