数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究

发布时间：2017-05-22 18:39

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【摘要】： 中国加入世贸组织,金融领域全面引入国际竞争。中国银行业在完善经营管理体制,加强金融产品创新的同时,更重要的是提高服务意识。只有赢得客户的满意才能在市场竞争中占得先机。如何利用先进的计算机技术建立银行客户关系管理系统,实现客户分层,针对优质客户提供“一对一”个性化服务,已成为当今银行业亟待解决的问题。 本文根据银行业务需要,开展了基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究,主要工作如下： (1)概述了数据挖掘技术及其在国内外研究应用情况。介绍了数据挖掘与数据仓库的关系,数据挖掘与传统分析方法的区别,并对客户关系管理的概念以及典型的数据挖掘方法在客户关系管理中的应用进行阐述。 (2)以银行某网点业务数据为数据源,根据客户持有银行产品的情况计算出每个客户的贡献度,实现客户分层。对优质客户持有外延产品情况进行关联规则的数据挖掘,取得频繁项集。 (3)基于上述研究,参照我行现有网络架构实现个人优质客户管理系统(PCRM)的框架及模块设计。其中,交叉销售模块采用了数据挖掘所得关联规则,经试运行,该模块得到了良好效果。
【关键词】：数据挖掘 客户关系管理 关联规则 交叉销售
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-7
• 致谢7-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 课题背景11-12
• 1.2 国内外数据挖掘研究和发展现状12-14
• 1.2.1 国外数据挖掘研究和发展现状12-13
• 1.2.2 国内数据挖掘研究和发展现状13-14
• 1.2 数据挖掘在客户关系管理中的核心作用14-15
• 1.3 本章小结15-16
• 第二章 数据挖掘技术概述16-24
• 2.1 数据挖掘基本原理16-20
• 2.1.1 数据挖掘的定义16-17
• 2.1.2 数据挖掘的特点17
• 2.1.3 数据挖掘的功能17-19
• 2.1.4 数据挖掘的步骤19-20
• 2.2 数据挖掘与数据仓库20-23
• 2.2.1 数据仓库简介20-21
• 2.2.2 数据仓库与传统数据库的比较21-22
• 2.2.3 数据挖掘与OLAP和传统分析方法的比较22-23
• 2.3 本章小结23-24
• 第三章 客户关系管理24-30
• 3.1 客户关系管理的概念24-25
• 3.2 客户关系管理的特征25-26
• 3.3 CRM系统与数据挖掘技术26-28
• 3.3.1 CRM解决方案的组成26
• 3.3.2 数据挖掘在CRM中的应用26-28
• 3.4 CRM的发展展望28-29
• 3.5 本章小结29-30
• 第四章 数据挖掘在银行产品交叉销售中的应用研究30-39
• 4.1 银行交叉销售的意义30-31
• 4.2 关联规则概述31-34
• 4.2.1 关联规则的分类与作用31-32
• 4.2.2 关联规则判断标准与Apriori算法32-34
• 4.3 关联规则在银行交叉销售中应用34-38
• 4.3.1 数据准备34-37
• 4.3.2 数据挖掘37-38
• 4.4 本章小结38-39
• 第五章 银行个人优质客户管理系统设计与实现39-49
• 5.1 系统背景介绍39-40
• 5.2 系统框架设计40-42
• 5.3 系统名词解释42-43
• 5.4 系统主要功能模块介绍43-47
• 5.5 关联规则在银行产品营销中的应用47-48
• 5.6 本章小结48-49
• 第六章 总结与展望49-51
• 6.1 工作总结49-50
• 6.2 展望50-51
• 参考文献51-53
• 攻读硕士学位期间发表的论文53

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 梁s，

本文编号：386551