基于数据挖掘的银行理财客户分类研究

发布时间：2020-05-27 10:41

【摘要】：随着全球化的发展,互联网的不断深入,人民生活水平的提高,使得人民有了更多的剩余财富,银行间的竞争日趋激烈。个人理财业务作为银行间竞争的焦点,如何为客户提供更加优质的理财服务成为银行在竞争中取得优势的关键,银行若要在全球化、信息化的背景下保持原有的生机,获取更多的利润,就必须将客户放在银行发展的重要位置。但银行的资源有限,银行理财经理无法准确掌握所有理财客户的属性,这就可能造成银行在为客户提供理财服务时,与客户自身的需求有所偏差。因此,银行需要在掌握客户过往理财数据的基础上,对其进行有效分类,以更好的管理客户,为客户提供与之相匹配的理财服务。在掌握大量客户信息的基础上,利用数据挖掘技术,对客户进行科学的分类,寻找银行客户与理财业务的内在联系,为客户匹配与其自身发展相匹配的理财产品,对客户的基本情况进行动态的跟踪,发展优质客户,挖掘潜在客户,不断创新产品,提供适合不同客户群的理财产品。数据挖掘技术作为一种从海量数据中提取隐藏的有价值信息的技术手段,在银行理财客户分类的研究中具有重要作用。通过数据挖掘技术,将银行的客户信息作为研究对象,建立客户中心数据库,对其进行深度分析和准确分类,了解客户的消费倾向,根据客户属性的不同区分适合的银行个人理财产品类别,以期为国内银行开展个人理财业务提供思路和技术支持,降低因客户与理财产品不匹配带来的理财风险,从而提升银行的服务质量,为其带来超值利润。本文在国内外研究的基础上,首先对银行理财客户分类的国内外研究现状进行了综述,在对我国商业银行中存在的一些个人理财业务问题进行研究时,本文从实际出发,对国内外的银行个人理财业务现状进行了解,研究经济全球化及互联网大发展对银行个人理财业务的影响,找出我国银行个人理财业务存在的问题以及对银行理财客户分类的意义。其次对客户分类的方法,数据挖掘的基本理论进行了介绍,并对本文用到的两种分类方法进行了单独论述。最后,利用数据挖掘技术过滤数据,对客户数据进行聚类分析,并建立决策树模型,根据理财客户之间的相似性和差异性将客户分为不同类别,为银行开展理财业务提供思路,使客户和银行同时实现效益最大化。
【图文】：

图１基于Ｋ－均值聚类的分类效果图，，Ｋ＝３逡逑类数目为３时，第一类客户与第二类客户较为分散，且两类客户之间存明分类效果未能达到理想效果，故构建模型，利用Ｒ软件将聚类数目效果如图２所示。逡逑

当聚类数目为３时，第一类客户与第二类客户较为分散，且两类客户之间存在少量重逡逑合，则说明分类效果未能达到理想效果，故构建模型，利用Ｒ软件将聚类数目设置为４，逡逑得出分类效果如图２所示。逡逑２１逡逑
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.2

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本文编号：2683407