隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷演進(jìn)和智能設(shè)備的不斷普及,人們可以通過各種各樣的方式接入互聯(lián)網(wǎng)�；ヂ�(lián)網(wǎng)在給生活帶來便利的同時(shí)也積累了大量的數(shù)據(jù),如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析從而發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值是一個(gè)研究的熱點(diǎn)問題。另一方面,在目前的形勢(shì)下,用戶扮演著非常重要的角色。有了用戶企業(yè)才會(huì)有收益,才會(huì)有長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。如何在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上分析用戶的特點(diǎn),從而針對(duì)不同的用戶群體提供定制化服務(wù)也是一個(gè)非常有意義的研究問題。本文的研究?jī)?nèi)容如下:首先,研究了金融機(jī)構(gòu)用戶畫像的問題。針對(duì)一個(gè)具體的金融機(jī)構(gòu):A市市中心銀行網(wǎng)點(diǎn),基于用戶的儲(chǔ)蓄數(shù)據(jù)使用Elkan k-means算法將用戶劃分為活躍型用戶群、潛力型用戶群、穩(wěn)定型用戶群和流失型用戶群四類群體。針對(duì)不同的用戶群體,使用用戶屬性數(shù)據(jù)對(duì)用戶群進(jìn)行畫像,分析用戶群特點(diǎn)。進(jìn)一步,基于用戶的儲(chǔ)蓄數(shù)據(jù),使用SVR回歸預(yù)測(cè)算法對(duì)用戶的儲(chǔ)蓄潛力進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過在個(gè)人層面和整體層面進(jìn)行評(píng)價(jià),預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高。其次,提出了一個(gè)用戶評(píng)級(jí)機(jī)制。針對(duì)具體的運(yùn)營(yíng)商機(jī)構(gòu):B市運(yùn)營(yíng)商分公司,提取包括產(chǎn)生流量、使用時(shí)長(zhǎng)、不同類型業(yè)務(wù)流量占比三個(gè)維度的用戶數(shù)據(jù),進(jìn)而得到用戶貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)。使用Elkan... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１聚類誤差ＳＳＥ和聚類簇?cái)?shù)ｋ的折線關(guān)系圖??通過ＳＳＥ來尋找最優(yōu)劃分方式被稱之為“手肘法”，即在ＳＳＥ與ｋ的折線關(guān)??

魂活灌型用戶月日均余領(lǐng)變化折蝴圖

潛力型用戶月日均余領(lǐng)變化折錢圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3614189