進入電子信息時代,面對海量的數(shù)據(jù)及信息,如何能不被其淹沒,并從中發(fā)現(xiàn)有利用價值、有效的資訊,提高信息利用率?為了解決這個問題,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生,并顯示出該技術(shù)強大的能力及生命力。而商業(yè)銀行在處理自身及客戶的金融事務(wù)中需要搜集及處理海量的數(shù)據(jù),其在金融領(lǐng)域的地位、業(yè)務(wù)特點、工作性質(zhì)、殘酷的市場競爭也決定了它迫切的需要對信息的電子化,解決信息儲蓄、信息整理及信息處理的問題。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),商業(yè)銀行客戶的行為數(shù)據(jù)分析,可以幫助銀行產(chǎn)品開發(fā)部門描述客戶往期的需求趨勢,并對未來的行為進行預測。本文通過對商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)特點、工作性質(zhì)和市場競爭的需求進行分析,結(jié)合某商業(yè)銀行的客戶數(shù)據(jù),使用K-Means算法和決策樹算法將客戶按照各家商業(yè)銀行的需要及標準進行分類。分類標準基于客戶日均存款、貸款、購買理財歷史、違約率等等關(guān)鍵指標。文中使用的K-means的算法無監(jiān)督聚類任務(wù)中有著非常廣泛的應(yīng)用,它將相似的樣本聚到一起,最后求出每個聚類簇的中心點來達到聚類的目的。輸入每個客戶的各種個人屬性,通過該算法,輸出客戶的分類值。另一個算法使用的是決策樹,決策樹是一種典型的分類算法,在很多地方有著重要的應(yīng)用。... 

【文章來源】：廈門大學福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１客戶關(guān)系及風險管理體系建立流程??２．２．１客戶價值相關(guān)理論??

２．３．２數(shù)臟掘的過程??數(shù)據(jù)挖掘過程可粗略地分為：問題定義、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘，以及結(jié)果??的解釋和評估。其過程主要有如圖２－２所示：??ｆ?｜數(shù)據(jù)集－???Ｊ?１?１??［?數(shù)據(jù)－???｜數(shù)娜卜??［ｇ標數(shù)據(jù)－???？數(shù)裾預處理一???？?｜?????與處理數(shù)據(jù)＾???？?．數(shù)據(jù)挖掘一??”?■?＊??數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果????．?結(jié)果解釋與評估一??知識獲得一??圖２－２數(shù)據(jù)挖掘過程??２．３．３數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)??數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)通�？梢苑譃橐韵氯箢�，如圖２－３所示：??（１）

Ｔ?７??提高腑客／峨??圖２－５商業(yè)銀行數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)??如圖２－５所示，商業(yè)銀行數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，包含挖掘目標客戶、滿足客戶金副ｆ??需求、提高銀行客戶管理的準確性性和提高客戶忠誠度這幾個方面［１６］：??（１）

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行客戶關(guān)系管理中的研究與應(yīng)用[D]. 陳燁.湖南大學 2015
[2]k-means聚類算法的改進研究及其應(yīng)用[D]. 王康.大連理工大學 2014
[3]基于客戶綜合價值的商業(yè)銀行個人客戶分類管理研究[D]. 徐敏.浙江大學 2014
[4]改進的C4.5決策樹算法研究及在高考成績預測分析中的應(yīng)用[D]. 周琦.廣西大學 2012
[5]K-均值聚類算法初始中心選取相關(guān)問題的研究[D]. 吳曉蓉.湖南大學 2008
[6]基于決策樹的銀行個人客戶分類研究[D]. 張翠娥.華北電力大學（河北） 2007



本文編號：2920390