【摘 要】
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该文以建设银行洪山支行的需求为背景,论述了数据仓库以及数据挖掘在银行业务中的应用.概述了面向主题的银行数据仓库的构建方法,论述了客户分类、风险预测以及业绩考核系统
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该文以建设银行洪山支行的需求为背景,论述了数据仓库以及数据挖掘在银行业务中的应用.概述了面向主题的银行数据仓库的构建方法,论述了客户分类、风险预测以及业绩考核系统模型的构造方法.在客户分类、风险预测系统中,使用了决策树以及多维序列模式的数据挖掘方法,通过建立银行客户分类的决策树,可以对客户进行分类并以此对银行业务的风险进行预测,重点讨论了决策树的生成算法以及剪枝算法,并分析了一般决策树方法的优缺点及一些改进算法;多维序列模式方法的使用,可以根据客户以往的交易记录以及客户基本信息,对客户的行为序列模型进行分析预测,同样可以达到风险预测的目的.该文提出了基于PFP-tree的多维序列模式挖掘的方法,该方法是对FP-Tree算法的改进,最后对PFP-tree方法的有效性、完整性进行了证明.在客户业绩系统中,使用了建立在面向客户经理主题以及面向机构主题的数据仓库基础上的OLAP方法.
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