客户分类与银行理财——关联分类算法在银行理财营销中的应用研究

发布时间：2018-09-18 20:48

【摘要】：关联分类是数据挖掘中一种新的分类方法,集成了关联规则挖掘和分类的特点,具有较高的分类精度和较强的扩展性。本文针对银行理财产品营销,通过改进CBA算法,引入加权支持度以及加权置信度进行关联规则的挖掘,然后综合考虑这些规则与测试数据之间的最小差异度,并以此作为依据对客户的理财能力进行分类,为银行有效营销理财产品,提高收益,实现客户财富增长提供了参考。与原有算法相比,改进CBA算法虽然对于普通客户来说,分类精度略有下降,但是黄金客户和成长客户的分类准确性都有了较大的提高,对于开展针对性强的理财营销有一定现实意义。
[Abstract]:Association classification is a new classification method in data mining, which integrates the characteristics of association rules mining and classification, and has high classification accuracy and strong expansibility. In this paper, we introduce weighted support degree and weighted confidence degree into association rules mining by improving CBA algorithm for banking financial products marketing, and then comprehensively consider it. The minimum difference between these rules and test data is used as a basis to classify the financial ability of customers, which provides a reference for banks to effectively market financial products, improve revenue, and achieve customer wealth growth. The classification accuracy of gold customers and growing customers has been greatly improved, which has a certain practical significance for the development of targeted financial marketing.
【作者单位】： 西安交通大学经济与金融学院;中国工商银行陕西省分行营业部;
【分类号】：F832.2

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