某商业银行CRM原型系统的分析与设计

发布时间：2016-11-17 22:02

  本文关键词：金融服务业中的客户关系管理(CRM)战略，由笔耕文化传播整理发布。

《北京邮电大学》 2010年

某商业银行CRM原型系统的分析与设计

徐特  

【摘要】：随着我国加入WTO和金融市场的进一步开放,银行业必然面临着来自外资银行的激烈竞争。更为重要的是我国银行业在剥去行业垄断和政府保护的外壳后,所拥有的优势几乎荡然无存。网上银行和金融电子化的飞速发展,地域的概念已经模糊,国内银行引以为傲的网点优势也将逐渐淡化。因此实施客户关系管理并进行数据挖掘,是我国商业银行在新形势下将新的管理思想结合最新信息技术发展的必然选择。 客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM),是指借助先进的计算机技术和管理思想,整合客户信息资源,并在企业内部实现客户信息和资源的共享,为客户提供更经济、快捷、周到的产品和服务,辅助企业经营者进行决策。而数据挖掘和数据仓库技术又是提高客户关系管理科学性和精确性的有力工具。 数据挖掘(Data Mining,简称DM),就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息,意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找模式的决策支持过程,其实,数据挖掘的对象不仅仅是数据库,也可以是文件系统或组织在一起的数据集合,还可以是数据仓库。基于数据仓库的数据挖掘技术,其任务是发现数据仓库中尚未被发现的知识。对于那些决策者明确了解的信息,可以用查询、联机分析处理(OLAP)或其它工具直接获取。而另外一些隐藏在大量数据中的关系、趋势等信息就需要数据挖掘技术。 本文借鉴现在的客户管理的先进理念,结合目前商业银行的现状,根据业务需求和业务未来发展状况进行具体分析,完成系统概要设计,详细设计,系统总体设计,数据仓库设计。基于对系统开发运行的分析,做出系统开发环境,开发工具,系统运行环境的选择,开发了基于WEB模式的商业银行的CRM系统原型,以及客户登陆管理,客户关怀计划,营销线索功能,产品管理,客户信息通知等功能模块设计与开发,实现了客户关系管理的基本功能,并将数据挖掘技术与CRM相结合。在对决策树算法的深入研究的基础上,根据商业银行的数据,利用了微软决策树算法,对客户购买的不同的金融产品进行分类,并实现了在客户端直接读取挖掘模型的规则,通过决策者输入的客户特征与挖掘模型的规则进行匹配,找出适合客户的金融产品,从而真正做到在正确的时间通过正确的渠道给适当的人提供恰当的服务。本文分析了当前客户关系管理中数据挖掘的应用的基础上以商业银行的CRM系统开发为背景,建立了基于WEB的CRM系统,实现了部分决策支持功能的模型。同时对实现该系统的若干关键技术进行了分析和探讨。最后,对全文工作进行了总结,并对进一步的工作做了展望。

【关键词】：
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP311.13
【目录】：

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【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 张文斌;城市商业银行客户关系管理系统研究[D];中国海洋大学;2012年

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 宋俊德;我国的企业需要CRM[J];电信技术;2001年05期

2 李宗怡;金融服务业中的客户关系管理(CRM)战略[J];经济导刊;2000年06期

3 陈卫华,朱仲英;数据挖掘在CRM中的应用[J];微型电脑应用;2001年10期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 门志勇;CRM系统及应用研究[D];首都经济贸易大学;2002年

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 黄晓芳;数据挖掘中决策树算法及其应用[J];兵工自动化;2005年02期

2 樊博;孟庆国;;空间客户智能的决策支持框架研究[J];图书与情报;2006年02期

3 孟卫东,王永靖,周建军,刘建明;证券公司经纪业务客户关系管理设计[J];重庆大学学报(自然科学版);2003年11期

4 张景安,赵慧勤;商业银行CRM解决方案[J];福建电脑;2004年04期

5 南玉范;;浅述客户关系管理与市场营销[J];工业技术经济;2005年08期

6 卢嘉玺;;基于面向客户的营业受理系统设计与实现[J];福建电脑;2013年03期

7 曹莉;;刍议大数据时代的数据挖掘与精细管理[J];经营管理者;2013年18期

8 许增福,梁静国,田晓宇;利用数据挖掘技术提高东北老工业基地企业的竞争力[J];经济师;2005年04期

9 贾琳,李明;基于数据挖掘的电信客户流失模型的建立与实现[J];计算机工程与应用;2004年04期

10 刘鹏;一种健壮有效的决策树改进模型[J];计算机工程与应用;2005年33期

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 刘鹏;姚正;尹俊杰;;一种实用有效的决策树改进模型及其实现[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2005年

中国博士学位论文全文数据库 前3条

1 宋艳;CRM中基于CABOSFV改进算法的客户聚类研究[D];哈尔滨工程大学;2004年

2 杨小兵;聚类分析中若干关键技术的研究[D];浙江大学;2005年

3 吴国清;科学计算时变数据集的数据挖掘算法研究[D];中国工程物理研究院;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 刘勤;数据挖掘在H08小型电子变压器质量管理中的应用[D];电子科技大学;2010年

2 孙岩;增量式贝叶斯网络结构学习研究[D];杭州电子科技大学;2011年

3 宋毅;基于SaaS软件服务模型的客户关系管理系统设计与实现[D];电子科技大学;2011年

4 车璐;贝叶斯网络结构增量学习研究[D];杭州电子科技大学;2010年

5 刘学;客户关系管理（CRM）在直销行业的应用研究[D];天津大学;2010年

6 李廷丹;移动运营商客户价值贡献的研究分析及应用[D];华中科技大学;2010年

7 周韫文;数据挖掘技术在微软客户支持服务系统中的应用[D];上海交通大学;2011年

8 毛小娟;网络经济时代企业营销决策支持方法研究[D];广东工业大学;2002年

9 胡蓉;面向CRM的商务智能技术研究[D];浙江大学;2002年

10 胡斌浩;基于CRM策略的网上购物系统的若干关键技术研究及应用[D];浙江大学;2002年

【同被引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 杨娉;;论商业银行的客户关系管理[J];商业研究;2006年09期

2 瞿艳平;;国内外客户关系管理理论研究述评与展望[J];财经论丛;2011年03期

3 陈伟;李军;;商业银行零售客户价值提升策略[J];银行家;2006年03期

4 严明燕;张同建;;我国商业银行CRM战略体系研究[J];财会月刊;2010年21期

5 崔永军;;我国中小商业银行机构客户关系管理研究[J];管理现代化;2009年05期

6 张永;;试述CRM在我国城市商业银行中的实现方案[J];中国管理信息化(综合版);2006年07期

7 路晓伟,张欣欣,蒋馥;客户关系的动态发展及其策略分析[J];上海理工大学学报;2003年04期

8 李祺;赵学东;;我国银行业成功实施客户关系管理系统的影响因素[J];河南社会科学;2006年06期

9 王炳雪;客户关系管理在我国发展的问题与对策[J];经济师;2005年02期

10 张荔莹;金晓松;;商业银行客户关系管理的应用性分析[J];商业经济;2008年03期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 曾小平;面向CRM的客户满意度理论研究[D];华中科技大学;2004年

2 龚立雄;面向CRM的制造企业客户满意理论研究与应用[D];武汉理工大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 门志勇;CRM系统及应用研究[D];首都经济贸易大学;2002年

2 曹寅;商业银行客户关系管理（CRM）的应用及其优化研究[D];浙江大学;2008年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 李子木;莫倩;周兴铭;;数据仓库技术的研究现状及未来方向[J];计算机科学;1998年04期

2 王实;高文;郎金文;李锦涛;;在线零售站点的自适应和商业智能的发现[J];计算机科学;2002年01期

3 黄源,张福炎;数据挖掘及其技术实现[J];计算机应用与软件;2001年12期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 吴志鸿;数据挖掘技术在CRM中的应用[J];现代情报;2003年07期

2 刘芳;林拉;;基于Agent的B to C业务中CRM的设计研究[J];电脑编程技巧与维护;2010年16期

3 郑华;;基于数据挖掘银行客户关系管理系统构建研究[J];广西轻工业;2008年10期

4 张玉颖,姚家奕;分析型客户关系管理(CRM)的数据仓库模型[J];湖南工程学院学报(社会科学版);2003年04期

5 王旅;数据仓库与商业智能[J];湛江师范学院学报;2002年06期

6 杨艳;徐红霞;;基于CRM的企业数据仓库的研究与构建[J];漯河职业技术学院学报;2008年05期

7 周燕,蔡之华;CRM中数据挖掘技术应用概述[J];计算机与现代化;2003年07期

8 陈则芝;程家兴;;知识发现及其在CRM中的应用[J];电脑知识与技术(学术交流);2007年12期

9 薛珑;;知识发现和数据挖掘及其在客户关系管理中的应用[J];科学与管理;2007年04期

10 张新光,王建华;数据仓库信息处理技术研究[J];齐齐哈尔大学学报;2000年03期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 温国锋;李宏艳;王广成;王永生;王成华;马立强;王敏;张巍巍;宁丰荣;岱云;;数据仓库与粗集数据挖掘在建筑管理决策中的应用研究[A];决策与管理研究（2007-2008）——山东省软科学计划优秀成果汇编（第七册·上）[C];2009年

2 周君毅;乐嘉锦;;数据仓库和自动挖掘在CRM中的实现[A];第十九届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2002年

3 肖健;刘杨;沈彩霞;;商业智能(BI)的行业应用[A];广西计算机学会2008年年会论文集[C];2008年

4 吕琳;朱东华;刘玉琴;;面向数据仓库的数据预处理研究综述[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年

5 刘复岩;吕韶义;;一个基于数据挖掘应用系统的分析与设计[A];2001中国控制与决策学术年会论文集[C];2001年

6 常培文;郝丽娜;吴光宇;王宛山;;应用粗糙集数据分析方法的设备维修信息系统[A];2003中国控制与决策学术年会论文集[C];2003年

7 成明;;吉林省通信公司运营分析与决策支持系统研究[A];科技创新与节能减排——吉林省第五届科学技术学术年会论文集（上册）[C];2008年

8 刘新宇;李庆予;;基于数据仓库与数据挖掘技术的质量控制系统设计与实现[A];第六届全国计算机应用联合学术会议论文集[C];2002年

9 王枫;王志良;;油田数据仓库信息平台管理的实现[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集（下）[C];2006年

10 潘玉奇;石冰;周劲;袁宁;;基于多维数据模型的聚类分析的研究[A];山东省计算机学会2005年信息技术与信息化研讨会论文集（一）[C];2005年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 潘维民;[N];计算机世界;2001年

2 朴华;[N];中国计算机报;2001年

3 本报记者 曹术华;[N];中国计算机报;2001年

4 中圣信息技术有限公司 李辉;[N];中国计算机报;2001年

5 ;[N];中国计算机报;2008年

6 李兰;[N];国际商报;2009年

7 叶开;[N];中国计算机报;2008年

8 田红生;[N];中国经济时报;2002年

9 田同生;[N];计算机世界;2001年

10 本报记者 未来;[N];人民邮电;2002年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 韩颖;新型农村合作医疗数据挖掘研究[D];山西医科大学;2009年

2 孙丽;工艺知识管理及其若干关键技术研究[D];大连交通大学;2005年

3 刘东升;面向连锁零售企业的客户关系管理模型（R-CRM）研究[D];浙江工商大学;2008年

4 朱传华;三峡库区地质灾害数据仓库与数据挖掘应用研究[D];中国地质大学;2010年

5 孟京辉;经营单位级森林经营数据仓库研建及应用研究[D];中国林业科学研究院;2011年

6 毋贤祥;网络环境下国有企业智能监管研究[D];武汉理工大学;2011年

7 胡志坤;复杂有色金属熔炼过程操作模式智能优化方法研究[D];中南大学;2005年

8 黄静华;支持向量机算法研究及在气象数据挖掘中的应用[D];中国矿业大学（北京）;2011年

9 麦永浩;数据仓库和数据挖掘方法研究及其在公安信息建设中的应用[D];华东理工大学;2000年

10 曹霄洁;基于时尚知识管理的服装概念设计方法研究[D];东华大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 夏力;基于商业智能技术的我国银行业CRM研究[D];南京航空航天大学;2005年

2 谌悦斌;基于数据仓库和数据挖掘的客户关系管理系统[D];电子科技大学;2009年

3 徐特;某商业银行CRM原型系统的分析与设计[D];北京邮电大学;2010年

4 李玉英;数据仓库和数据挖掘在科信学院学生成绩系统的应用研究[D];昆明理工大学;2010年

5 张琳;邮政客户关系管理系统的设计与实现[D];西安电子科技大学;2009年

6 宋鹤飞;数据仓库和数据挖掘在纳税评估中的应用[D];内蒙古大学;2010年

7 李卫斌;数据仓库和数据挖掘在航空维修信息分析中应用研究[D];西安电子科技大学;2010年

8 潘光强;基于数据挖掘的CRM设计与应用研究[D];安徽工业大学;2011年

9 牟慧杨;数据挖掘在银行CRM客户关系管理系统中的研究及应用[D];华东师范大学;2011年

10 胡晓棠;基于数据挖掘的电信业CRM的客户细分研究[D];东北大学;2008年

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