数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究
本文关键词:数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究
更多相关文章: 客户关系管理 FS-LDM 数据仓库 星型 数据挖掘 聚类 逻辑回归
【摘要】:论文提出了中小型券商如何在客户关系管理系统中实现数据仓库和数据挖掘的应用方法,首先根据FS-LDM模型建立企业数据模型并进行主题域的划分,完成多层次的数据仓库架构设计及星型结构的客户纬度建模;然后使用聚类技术和逻辑回归技术实现客户分类的动态细分模型和客户流失概率预测模型。
【作者单位】: 江南大学物联网工程学院;
【分类号】:TP311.13
【正文快照】: 0引言时至今日各家证券公司同质化竞争的加剧,X联证券在主营的经纪业务中逐渐出现颓势,为了打破这种困境,X联证券希望通过对数据仓库及数据挖掘技术的研究,提升本公司核心竞争力。本文结合X联证券业务关注点,研究客户数据模型,实现客户分类的动态细分模型与客户流失概率预测模
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,本文编号:1147501
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