本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的銀行客戶利潤貢獻(xiàn)度模型分析與研究

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【摘要】：進(jìn)入新世紀(jì)以來,對于銀行同業(yè)來說,由于銀行業(yè)間金融產(chǎn)品的差異化越來越不明顯,從以產(chǎn)品設(shè)計為中心到以客戶的關(guān)系維護(hù)為中心的轉(zhuǎn)變,使得客戶關(guān)系管理和客戶關(guān)系維護(hù)在銀行同業(yè)中的地位越來越重要,從而使得銀行同業(yè)的競爭變得越來越激烈,因此決定一個銀行能否生存下去的關(guān)鍵就在于能夠提供具有特色性的服務(wù),但是對于每一個銀行業(yè)機構(gòu)來說,我們擁有的人力資源和其他資源是相對有限的,導(dǎo)致我們無法提供相同的服務(wù)給不同的客戶,二八定律告訴我們,一個企業(yè)中有接近百分之八十的利潤是由百分之二十的客戶資源貢獻(xiàn)的,因此我們需要每一個客戶利潤貢獻(xiàn)度的大小進(jìn)行區(qū)別對待,才能使商業(yè)銀行通過對有限資源的充分利用,獲取最大的利潤。本文選擇客戶利潤貢獻(xiàn)度模型作為研究目標(biāo),首先分析了國內(nèi)外目前的研究現(xiàn)狀,同時對國內(nèi)外研究情況進(jìn)行了比較,接下來對于該文章中用到的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行詳細(xì)的闡述說明,然后宏觀構(gòu)造了一個基本的銀行利潤貢獻(xiàn)度模型,然后再利用某國有商業(yè)銀行下屬支行部分資產(chǎn)類數(shù)據(jù),結(jié)合已經(jīng)闡述的數(shù)據(jù)挖掘聚類分析方法以及決策樹分析方法進(jìn)行進(jìn)一步研究。文章的創(chuàng)新之處在于詳細(xì)分析了進(jìn)行銀行利潤貢獻(xiàn)度數(shù)據(jù)挖掘分析方法與過程,提出了銀行利潤貢獻(xiàn)的主要業(yè)務(wù)類別,同時結(jié)合資產(chǎn)類利潤貢獻(xiàn)度,運用某銀行下屬分行的資產(chǎn)類數(shù)據(jù),結(jié)合提出的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了分析研究,利用決策樹算法,對劃分出的不同類別的客戶重新進(jìn)行分類,按照利潤貢獻(xiàn)度的大小重新劃分,提出針對不同貢獻(xiàn)類別客戶的維護(hù)和營銷策略。
【關(guān)鍵詞】：銀行客戶 利潤貢獻(xiàn)度 聚類分析 決策樹分析
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.33;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究意義10-12
• 1.3 國內(nèi)外銀行客戶利潤貢獻(xiàn)度研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3.1 國外研究及應(yīng)用現(xiàn)狀12-14
• 1.3.2 國內(nèi)研究及應(yīng)用現(xiàn)狀14
• 1.3.3 國內(nèi)外商業(yè)銀行客戶利潤貢獻(xiàn)度研究比較14-16
• 1.4 研究框架16-18
• 1.4.1 研究思路16
• 1.4.2 創(chuàng)新點16-18
• 第2章 相關(guān)理論研究概述18-34
• 2.1 客戶利潤貢獻(xiàn)度理論綜述18-21
• 2.1.1 客戶利潤貢獻(xiàn)度的概念18-20
• 2.1.2 客戶利潤貢獻(xiàn)度與客戶關(guān)系管理系統(tǒng)20-21
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)理論綜述21-33
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義21
• 2.2.2 數(shù)據(jù)倉庫21-22
• 2.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理22-24
• 2.2.4 聚類分析理論24-28
• 2.2.5 k-means算法28-31
• 2.2.6 決策樹分析理論31-33
• 2.3 本章小結(jié)33-34
• 第3章 銀行客戶利潤貢獻(xiàn)度模型的構(gòu)建34-43
• 3.1 銀行業(yè)務(wù)概述34-35
• 3.2 基于賬戶利潤貢獻(xiàn)度的模型分析35-36
• 3.3 基于銀行業(yè)務(wù)類型的客戶利潤貢獻(xiàn)度模型36-43
• 3.3.1 銀行負(fù)債類產(chǎn)品的利潤貢獻(xiàn)計算36-37
• 3.3.2 銀行資產(chǎn)類產(chǎn)品的利潤貢獻(xiàn)計算模型37-39
• 3.3.3 銀行中間業(yè)務(wù)類產(chǎn)品的利潤貢獻(xiàn)計算模型39-41
• 3.3.4 銀行客戶的綜合利潤貢獻(xiàn)計算模型41-43
• 第4章 銀行客戶利潤貢獻(xiàn)度的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵶C分析43-52
• 4.1 構(gòu)建銀行客戶利潤貢獻(xiàn)度數(shù)據(jù)倉庫43-45
• 4.2 銀行客戶利潤貢獻(xiàn)度數(shù)據(jù)預(yù)處理45-47
• 4.3 銀行客戶利潤貢獻(xiàn)度數(shù)據(jù)的聚類分析47-49
• 4.4 銀行客戶利潤貢獻(xiàn)度數(shù)據(jù)的決策樹分析49-50
• 4.4.1 分類判定樹歸納49-50
• 4.4.2 規(guī)則提取50
• 4.5 銀行客戶利潤貢獻(xiàn)度數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)論50-52
• 第5章 結(jié)論與展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 附錄57-70
• 附錄一 某銀行下屬支行客戶資產(chǎn)類部分?jǐn)?shù)據(jù)57-63
• 附錄二 附錄一表中資產(chǎn)類部分預(yù)處理后數(shù)據(jù)63-67
• 附錄三 K-means算法中用到的具體代碼67-70
• 致謝70-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文71

【參考文獻(xiàn)】

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