【摘 要】
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目前,各商业银行在企业大客户、个人用户等方面已经形成了复杂的竞争局面.随着更多的外资金融机构进入中国市场,金融行业在争夺优质客户和扩大新业务市场占有率等方面的竞争
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目前,各商业银行在企业大客户、个人用户等方面已经形成了复杂的竞争局面.随着更多的外资金融机构进入中国市场,金融行业在争夺优质客户和扩大新业务市场占有率等方面的竞争将会更激烈.金融企业又将如何找到自己最有效的客户,如何开发有竞争力的业务呢?"数据挖掘"技术应运而生.数据挖掘技术应用的价值在于帮助金融企业分析影响其业务的关键因素,从而帮助金融企业增加收入、降低成本,使金融行业的管理决策更趋科学,客户分析更趋精确.可以说数据挖掘技术应用是金融信息化必不可少的一步.该文以金融客户关系管理等实际需求为应用背景,以金融客户数据为分析对象,研究了客户数据的分类及关联规则挖掘方法.该文的主要工作与特色如下:1)以金融客户关系管理为背景,分析了数据挖掘技术在实施CRM中的重要性,以及开展金融客户数据挖掘应用的关键步骤.针对CRM中若干关键问题,如"黄金客户"的识别、客户关注点的分析、客户忠诚度预测等,针对性地分析了相应的数据挖掘方法.2)针对金融客户关系管理中的优质客户分类以及客户信用等级分类,研究了相应的基于决策树的分类模型构造方法,同时,分析了金融领域应用中需要考虑的特征选择和分类的集成方法,及决策树分类模型的修剪策略.3)研究针对金融客户关系管理中的关联挖掘问题,在介绍分析现有重要方法的基础上,以金融领域的数据为例,分析以"支持度、可信度"为评价体系在金融客户数据挖掘中存在的不足,并研究了基于x<2>统计来确定关联规则相关性的方法,以及关联规则挖掘和分类模型挖掘的集成方法.此外,该文还实现了一个关联规则挖掘原型系统.
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