基于数据挖掘的A银行潜在客户获取研究

发布时间：2017-04-15 19:06

  本文关键词：基于数据挖掘的A银行潜在客户获取研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：面对中国经济金融的变化呈现出新的发展态势,银行经营管理正在发生深刻变化,业务模式更加多样化。客户是银行业务发展的基石。实践表明,谁拥有客户,谁就拥有市场和未来,没有稳定的核心客户群体,银行业务发展将举步维艰。随着银行产品同质化,金融脱媒的冲击,银行业发展压力较大,改革任务艰巨,面临效益增长缓慢的突出问题。而在社交网络的背景下,数据挖掘的发展日益成熟,但是在我国商业银行中的应用则起步较晚,银行经过多年的信息系统建设,已经积累了大量的数据,数据中蕴含的巨大价值远远没有得到充分体现。因此,有必要进一步研究数据挖掘在银行客户获取的应用,有效发掘潜在客户,推进业务发展。本文以A银行为研究对象,积极探索适合A银行的潜在客户拓展道路,有效提升潜在客户获取能力,推进业务发展,提高精细化管理水平。本文主要采用文献研究、定性分析和实证分析的方法,在总结前人研究成果的基础上,首先分析了客户关系管理的相关理论,详细探究了数据挖掘的定义、技术和方法,对于数据挖掘在银行业的应用和银行客户获取研究进行了深入剖析。通过分析A银行客户关系状况,对其潜在客户获取的营销策略、获取途径和和流程进行了分析,揭示出银行客户获取过程存在的问题,并对原因进行了分析。然后,重点介绍了基于数据挖掘的潜在客户获取模型的设计,通过一系列建模过程,最终生成了潜在客户获取模型。最后,通过对A银行潜在客户模型推广进行应用评估,给出模型的改进方向,以此提升银行客户获取能力,从而推动整个企业迈向新的台阶。本文的创新点主要体现在:第一,以A银行为研究对象,研究具有银行业特色和适用性;第二,设计了A银行潜在客户获取模型,并提出了有效应用措施,系统研究如何有效盘活银行数据。A银行潜在客户获取模型的应用领域、数据质量、数据分析队伍和模型推广等方面与潜在客户获取模型密切相关,这是本研究的后续研究方向。
【关键词】：A银行 数据挖掘 潜在客户
【学位授予单位】：山东财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274;F832.2
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12
• 1.2 研究思路与方法12-13
• 1.3 研究内容与框架13-14
• 1.4 创新点14-15
• 第2章 理论基础与文献综述15-27
• 2.1 客户关系管理的理论基础15-18
• 2.1.1 客户关系管理的内涵15-16
• 2.1.2 客户关系管理理论16-18
• 2.2 数据挖掘的基础理论18-23
• 2.2.1 数据挖掘简介18-19
• 2.2.2 数据挖掘的技术方法19-20
• 2.2.3 社会网络分析方法20-21
• 2.2.4 数据挖掘在银行业的应用21-23
• 2.3 客户获取的研究综述23-26
• 2.3.1 企业客户获取研究23-25
• 2.3.2 商业银行客户获取研究25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 A银行潜在客户获取的现状、问题与原因分析27-39
• 3.1 A银行简介27-28
• 3.2 客户关系管理状况28-32
• 3.2.1 客户统一视图28-29
• 3.2.2 客户关系管理策略29-30
• 3.2.3 客户关系营销体系30-32
• 3.3 潜在客户获取状况32-37
• 3.3.1 潜在客户获取途径32-34
• 3.3.2 潜在客户获取流程34-37
• 3.4 存在的问题37-38
• 3.5 效果不佳原因分析38
• 3.6 本章小结38-39
• 第4章 A银行潜在客户获取模型的构建39-50
• 4.1 数据来源与准备39-42
• 4.2 算法选择42-43
• 4.3 建模过程43-46
• 4.3.1 模型建立43-45
• 4.3.2 聚类分析45-46
• 4.4 模型分析46-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第5章 实证研究50-60
• 5.1 模型数据描述50-51
• 5.2 实证分析51-58
• 5.3 效果评估58-59
• 5.4 本章小结59-60
• 第6章 结论与展望60-63
• 6.1 研究结论60
• 6.2 对策建议60-62
• 6.3 研究展望62-63
• 参考文献63-67
• 附录67-70
• 致谢70

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 韩海萌;信息时代的指南针——数据挖掘[J];江苏统计;2002年05期

2 韩双霞;李萍;;数据挖掘:构筑企业竞争优势[J];金卡工程;2002年08期

3 李菁菁,邵培基,黄亦潇;数据挖掘在中国的现状和发展研究[J];管理工程学报;2004年03期

4 ;中国科学院数据挖掘与知识管理学术研讨会在京举行[J];管理评论;2004年07期

5 李峰;数据挖掘在企业中的应用[J];商场现代化;2004年15期

6 魏瑜,陆静;数据挖掘与统计学的关系浅析[J];沿海企业与科技;2005年09期

7 罗锦珠;数据挖掘与知识管理的结合应用[J];技术经济;2005年10期

8 袁卫,林桢顺,谢邦昌;工业领域的数据挖掘——改善流程,提高效率[J];中国统计;2005年04期

9 王琳;;统计学方法在数据挖掘中的应用[J];当代经理人;2006年02期

10 刘晓华;;数据挖掘在商业中的应用[J];商场现代化;2006年34期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 史东辉;蔡庆生;张春阳;;一种新的数据挖掘多策略方法研究[A];第十七届全国数据库学术会议论文集（研究报告篇）[C];2000年

2 张弦;;数据挖掘在农业中的应用[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会（CSAE 2009）论文集[C];2009年

3 魏顺平;;教育数据挖掘:现状与趋势[A];信息化、工业化融合与服务创新——第十三届计算机模拟与信息技术学术会议论文集[C];2011年

4 关清平;沉培辉;;概率网络在数据挖掘上的应用[A];科技、工程与经济社会协调发展——中国科协第五届青年学术年会论文集[C];2004年

5 丁瑾;;基于Web数据挖掘的综述[A];山西省科学技术情报学会学术年会论文集[C];2004年

6 聂茹;田森平;;Web数据挖掘及其在电子商务中的应用[A];中南六省（区）自动化学会第24届学术年会会议论文集[C];2006年

7 李菊;王军;;数据挖掘在客户关系管理的应用[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集[C];2007年

8 肖阳;李启贤;;数据挖掘在中国钢铁行业中的应用[A];中国计量协会冶金分会2012年会暨能源计量与节能降耗经验交流会论文集[C];2012年

9 杨磊;王贵成;汪勇;张占胜;;SQL Server 2005在数据挖掘中的应用[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第二分册）[C];2009年

10 谢中;邱玉辉;;面向商务网站有效性的数据挖掘方法[A];第十八届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2001年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 本报记者褚宁;数据挖掘如“挖金”[N];解放日报;2002年

2 周蓉蓉;数据挖掘需要点想像力[N];计算机世界;2004年

3 □中国电信股份有限公司北京研究院 张舒博 □北京邮电大学计算机科学与技术学院 牛琨;走出数据挖掘的误区[N];人民邮电;2006年

4 《网络世界》记者 王莹;数据挖掘保险业的新蓝海[N];网络世界;2012年

5 刘俊丽;基于地理化的网络数据挖掘与分析提升投资有效性[N];人民邮电;2014年

6 本报记者 连晓东;数据挖掘：金融信息化新热点[N];中国电子报;2002年

7 本报记者 凤小华 朱仁康;“数字挖掘软件”引领中国信息化新浪潮[N];中国电子报;2003年

8 本报记者　史延廷;“成功企业数据挖掘暨数量化管理论坛”在京举办[N];中国旅游报;2002年

9 朱小宁;数据挖掘：信息化战争的基础工程[N];解放军报;2005年

10 本报记者 王小平;从“大集中”走向数据挖掘[N];金融时报;2002年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 于自强;海量流数据挖掘相关问题研究[D];山东大学;2015年

2 张馨;全基因组SNP芯片应用于CNV和L0H分析的软件比对与数据挖掘[D];复旦大学;2011年

3 彭计红;基于数据挖掘的痴呆中医证的研究[D];南京中医药大学;2015年

4 李秋虹;基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究[D];复旦大学;2013年

5 邬文帅;基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用[D];电子科技大学;2015年

6 谢邦彦;整合数据挖掘与TRIZ理论的质量管理方法研究[D];首都经济贸易大学;2010年

7 李荣;生物信息数据挖掘若干关键问题研究与应用[D];复旦大学;2004年

8 李玉华;面向服务的数据挖掘关键技术研究[D];华中科技大学;2006年

9 吴少智;时间序列数据挖掘在生物医学中的应用研究[D];电子科技大学;2010年

10 王珊珊;知识指导下的数据挖掘在新闻和金融工具之间因果关系上的应用[D];中国科学技术大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 林仁红;基于数据挖掘的机遇识别与评价研究[D];首都经济贸易大学;2007年

2 张彦俊;游戏运营中的数据挖掘[D];复旦大学;2011年

3 焦亚召;基于多核函数FCM算法在数据挖掘聚类中的应用研究[D];昆明理工大学;2015年

4 王杰锋;物联网能耗数据智能分析及其应用平台设计[D];江南大学;2015年

5 刘学建;数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究[D];昆明理工大学;2015年

6 戴阳阳;基于数据挖掘的金融时间序列预测研究与应用[D];江南大学;2015年

7 石思优;基于主题模型的医疗数据挖掘研究[D];广东技术师范学院;2015年

8 陈丹;移动互联网信令挖掘实现智慧营销的设计与实现应用研究[D];华南理工大学;2015年

9 陈思;基于数据挖掘的大学生客户识别模型的研究[D];昆明理工大学;2015年

10 位长帅;基于客户数据挖掘的电信客户关系管理研究[D];西南交通大学;2015年

  本文关键词：基于数据挖掘的A银行潜在客户获取研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：309038