【摘 要】
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银行卡业务在我国的发展方兴未艾,竞争也日益激烈.商业银行正在转变着经营和服务的方式,这种转变需要准确了解客户的行为特征.数据挖掘技术能够从海量的银行卡业务数据中发现
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银行卡业务在我国的发展方兴未艾,竞争也日益激烈.商业银行正在转变着经营和服务的方式,这种转变需要准确了解客户的行为特征.数据挖掘技术能够从海量的银行卡业务数据中发现一些未知的、有价值的规律,无疑将会为银行的这种转变提供强有力的支持.本文的重点研究以客户为中心的、能够很好应用数据挖掘技术的银行卡业务系统的数据特征,进而在此基础上利用真实银行卡交易数据,根据银行的实际需要进行案例分析.本文的主要内容如下:(1)分析了适应新竞争形势需要的银行卡业务系统应具备的数据特征.介绍了系统设计思想、系统结构、系统数据的处理和存储,以及构造银行卡数据集市等内容.(2)以一段时间内的账户日均余额、账户交易次数和累计交易金额为度量值,利用聚类技术对银行卡客户进行细分,并且根据每个客户划分的交易行为特征对其进行了定性描述.(3)以账户余额流失的绝对量和百分比为度量值,利用聚类技术建立余额流失模型,对存在余额流失的账户进行划分来寻找"真正的余额流失者",并且量化流失标准.(4)在前人理论公式的基础上,通过调研确定了各项数据,定量计算了客户价值.
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