基于组合分类器的银行客户分类模型研究

发布时间：2018-05-26 21:12

本文选题：客户关系管理 + 客户分类　；参考：《现代管理科学》2010年10期

【摘要】：客户分类管理,对于银行有效地实施客户关系管理具有重要意义。由于目前分类准确度存在问题,如何有效地对客户进行分类预测就成了十分重要并亟待解决的课题。本文以银行丰富的客户基本信息以及交易行为为对象,建立客户分类预测模型,改进单一或简单组合分类器模型,提出一种基于SOM聚类和决策树的组合分类器方法,建立了客户分类预测模型并对模型进行优化,并探讨该模型的实际应用。
[Abstract]:Customer classification management is of great significance for the effective implementation of customer relationship management. Because of the problem of classification accuracy at present, how to effectively classify customers is a very important and urgent problem to be solved. This paper sets up a customer classification based on the bank's rich customer basic information and transaction behavior. Forecast model, improve single or simple combination classifier model, put forward a combination classifier based on SOM clustering and decision tree, set up a customer classification prediction model and optimize the model, and discuss the practical application of the model.
【作者单位】：重庆大学经济与工商管理学院;重庆金科房地产开发有限公司;
【基金】：重庆市自然科学基金项目(csct,2008BB2041) 重庆市哲学社会科学规划项目(2008-zh11)。
【分类号】：F832.2;F224

【共引文献】