本文關鍵詞：數(shù)據挖掘技術在銀行業(yè)客戶分析中的應用研究

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【摘要】：隨著社會的發(fā)展和科技的進步,銀行業(yè)的經營壟斷已經被打破,特別是近幾年來我國銀行從發(fā)展規(guī)模、市場化進程等方面發(fā)生了翻天覆地的變化,同時也正在加快銀行信息化、數(shù)字化的發(fā)展步伐。銀行的經營模式正在從被動式的服務轉變成為主動式的服務,進入了以客戶為中心的經營時代,而客戶資源也成為銀行最具有價值的資產。銀行通過建立客戶信息數(shù)據庫,實現(xiàn)對客戶的管理。然而,隨著銀行客戶數(shù)據越來越豐富,大量的數(shù)據被描述成“數(shù)據豐富,但信息缺乏”。銀行建立的數(shù)據倉庫被描述為“數(shù)據墳墓”因此,銀行很多重要的決定,不是基于數(shù)據倉庫中信息豐富的數(shù)據,而是基于管理者的直覺。數(shù)據挖掘技術作為一種強大的信息獲取方法,可以從銀行存儲的海量數(shù)據中挖掘出經營管理者所必須的關鍵信息,進而有效的指導銀行的戰(zhàn)略決策和業(yè)務管理。因此,論文基于數(shù)據挖掘技術,將銀行客戶數(shù)據作為研究對象,對銀行客戶細分、銀行客戶流失和銀行客戶信用評分三個方面進行了系統(tǒng)分析。論文在對相關文獻進行研究的基礎上,描述了數(shù)據挖掘的概念,對數(shù)據挖掘常用技術進行了分析,重點介紹了決策樹、關聯(lián)規(guī)則、聚類分析、回歸分析、神經網絡等技術,采用CRISP-DM數(shù)據挖掘流程,以SPSS Modeler軟件作為數(shù)據挖掘工具,將數(shù)據挖掘技術應用到銀行客戶分析中,并利用模型對比的方法,結合銀行數(shù)據的特點,選取最有效,準確度最高的數(shù)據挖掘模型,對模型結果做出評估。實例研究表明,模型對樣本的預測準確率較高,研究所采用的方法是有效的、合理的。論文重點在于利用數(shù)據挖掘技術,對銀行客戶信息進行分析研究,挖掘客戶消費傾向和消費模式,深入、全面的挖掘客戶信息背后有價值的規(guī)律和原因,得出相應的結論,并提出有針對性的管理意見,使銀行能夠真正的了解客戶的需求,對客戶的價值做出正確的判斷,能夠正確的保留舊客戶,發(fā)展新客戶,對客戶的信用風險做出預測,從而使銀行整體上提高效益,能夠在激烈的市場競爭中處于有利地位。
【關鍵詞】：數(shù)據挖掘 客戶細分 客戶流失 信用評分
【學位授予單位】：景德鎮(zhèn)陶瓷學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;F274;F832.33
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 課題研究背景和意義8-9
• 1.2 國內外相關研究綜述9-10
• 1.3 論文的研究方法10
• 1.4 論文研究的主要內容及結構安排10-12
• 2 數(shù)據挖掘技術相關理論12-19
• 2.1 數(shù)據挖掘概念12
• 2.2 數(shù)據挖掘常用技術分析12-16
• 2.2.1 決策樹12-13
• 2.2.2 關聯(lián)規(guī)則13
• 2.2.3 聚類分析13-14
• 2.2.4 Logistic分析方法14-15
• 2.2.5 神經網絡15-16
• 2.3 CRISP-DM16-17
• 2.4 SPSS Modeler軟件介紹17-18
• 2.5 本章小結18-19
• 3 銀行客戶細分19-27
• 3.1 客戶細分背景19
• 3.2 客戶細分概念19-20
• 3.3 客戶細分模型20-21
• 3.4 客戶細分實例21-26
• 3.4.1 商業(yè)理解21
• 3.4.2 數(shù)據理解21
• 3.4.3 數(shù)據準備21-22
• 3.4.4 建立模型22-24
• 3.4.5 模型評估24-26
• 3.5 本章小結26-27
• 4 銀行客戶流失分析27-37
• 4.1 客戶流失概念27
• 4.2 客戶流失類型27-28
• 4.3 客戶流失分析28
• 4.4 客戶流失分析實例28-36
• 4.4.1 商業(yè)理解28-29
• 4.4.2 數(shù)據理解29-32
• 4.4.3 數(shù)據準備32-33
• 4.4.4 建立模型及評估33-34
• 4.4.5 模型部署34-36
• 4.5 本章小結36-37
• 5 銀行客戶信用評分37-47
• 5.1 信用評分背景37-38
• 5.2 信用評分概念38
• 5.3 信用評分方法38-39
• 5.4 信用評分分析實例39-46
• 5.4.1 商業(yè)理解39
• 5.4.2 數(shù)據理解39-40
• 5.4.3 數(shù)據準備40-41
• 5.4.4 建立模型41-44
• 5.4.5 模型評估44-46
• 5.5 本章小結46-47
• 6 結論與展望47-49
• 6.1 論文研究取得的預期成果47
• 6.2 論文研究存在的不足之處47
• 6.3 展望47-49
• 致謝49-50
• 參考文獻50-52

【相似文獻】

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本文編號：710566