本文選題：數(shù)據(jù)挖掘　切入點(diǎn)：客戶管理　出處：《東北大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著信息技術(shù)的不斷進(jìn)步,國(guó)內(nèi)銀行業(yè)已經(jīng)開始逐步由原來(lái)的以資金為中心轉(zhuǎn)變?yōu)橐钥蛻魹橹行牡慕?jīng)營(yíng)模式�？蛻糍Y源已被列為企業(yè)盈利的重要因素之一,然而客戶的信息是相對(duì)獨(dú)立的,銀行積累的客戶數(shù)據(jù)信息無(wú)法有效的發(fā)現(xiàn)、挖掘有價(jià)值的信息。如何管理銀行與客戶的關(guān)系,在保持老客戶的基礎(chǔ)上擴(kuò)展新客戶,進(jìn)而為銀行提供科學(xué)管理決策,是當(dāng)前我國(guó)銀行業(yè)亟待解決的問(wèn)題之一,同時(shí)也是近年銀行管理人員研究的重點(diǎn)內(nèi)容。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)恰好可以利用現(xiàn)代信息技術(shù)等手段,對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析歸納,從而有針對(duì)性地為客戶提供產(chǎn)品或服務(wù),以實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值最大化和企業(yè)利益最大化之間的雙贏,具有實(shí)際意義。本文采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的研究方式,在做了大量調(diào)研的基礎(chǔ)上,分析了目前銀行客戶管理現(xiàn)狀,闡明了利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決客戶管理的重要意義。本文以某銀行客戶信息數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,選取數(shù)據(jù)挖掘中的聚類技術(shù)中的k-means算法和層次聚類算法,對(duì)客戶的行為和產(chǎn)品銷售等主題進(jìn)行分析挖掘,并提出相應(yīng)的營(yíng)銷策略,為銀行決策提供參考,提升客戶價(jià)值、增強(qiáng)客戶滿意度、提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的目標(biāo)。
[Abstract]:With the continuous progress of information technology, the domestic banking industry has gradually changed from the original capital-centered business model to a customer-centric business model. Customer resources have been listed as one of the important factors of enterprise profitability. However, the customer information is relatively independent, the bank accumulated customer data information can not be effectively found, mining valuable information. How to manage the relationship between banks and customers, while maintaining the old customers on the basis of expanding new customers, Thus providing scientific management decision for banks is one of the urgent problems to be solved in China's banking industry. At the same time, it is also the key content of bank managers' research in recent years. Data mining technology can make use of modern information technology and other means. Analyze and summarize customer data, so as to provide customers with products or services in order to maximize customer value and maximize the benefits of enterprises. This paper adopts the research method of combining theory with practice, on the basis of doing a lot of research, analyzes the present situation of bank customer management. The importance of using data mining technology to solve customer management is expounded. In this paper, the k-means algorithm and hierarchical clustering algorithm of clustering technology in data mining are selected, taking the customer information data of a bank as the research object. This paper analyzes and excavates the subjects of customer behavior and product sales, and puts forward corresponding marketing strategies, which can provide reference for bank decision, enhance customer value, enhance customer satisfaction, and enhance the competitiveness of enterprises.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.52

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