基于數(shù)據(jù)挖掘的銀行業(yè)個性化服務(wù)模式研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著IT技術(shù)日益快速的發(fā)展以及經(jīng)濟全球化的不斷深化，銀行業(yè)將面臨諸多發(fā)展方面的挑戰(zhàn)：一是市場競爭加劇，從而導(dǎo)致商業(yè)銀行之間的各類產(chǎn)品的差異化將會變得越來越小，因此基于產(chǎn)品的競爭優(yōu)勢將不再顯著；二是客戶對銀行產(chǎn)品的需求愈來愈趨于個性化和多樣化，因此商業(yè)銀行產(chǎn)品或服務(wù)的單一化將無法滿足全部客戶的需求；三是互聯(lián)網(wǎng)時代信息溝通變得簡單易行,所有產(chǎn)品以及服務(wù)都通過網(wǎng)絡(luò)展示其信息，客戶將具有很大選擇自由度。因此現(xiàn)代商業(yè)銀行要在競爭十分激烈的市場中有

2、所做為，必須要借助信息化、智能化的手段和方式，才能更深刻的了解客戶需求，更準(zhǔn)確的評價客戶價值，挖掘潛在客戶，培育重點客戶，為有價值的客戶提供優(yōu)質(zhì)化、個性化的產(chǎn)品和服務(wù)，提高此類客戶對商業(yè)銀行的滿意度和忠誠度。因此研究基于數(shù)據(jù)挖掘的個性化服務(wù)對銀行自身來說是必由之路。本文將運用數(shù)據(jù)挖掘中模糊聚類技術(shù)以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，分析客戶的基本信息以及客戶的操作日志等有價值的信息，對客戶進行細分，并建立能夠區(qū)分出不同細分群體的潛在價值的用戶細分模型。

3、最后通過客戶細分模型幫助銀行相關(guān)人員實施個性化服務(wù)，提高銀行的核心競爭力。
　　本文以銀行客戶記錄為對象，通過分析客戶記錄的基本信息以及操作日志信息，最后找出7種最具價值的信息屬性作為訓(xùn)練模型的屬性集，綜合利用上述兩種數(shù)據(jù)挖掘方法建立細分模型，并提出評價細分結(jié)果的方法依據(jù)。主要研究內(nèi)容為：第一，利用模糊聚類分析和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建客戶細分模型，客觀、科學(xué)地依據(jù)客戶特點將客戶細分，具體方法是：首先對客戶樣本進行?不同取值下的模糊聚類，

4、然后在每個類中使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計算屬性的相依性概率，在此基礎(chǔ)上建立了能夠有效細分客戶的細分模型；第二，基于客戶細分結(jié)果的可行的客戶個性化服務(wù)模型研究，以滿意客戶個性化的服務(wù)要求，對于一個準(zhǔn)備要實施的個性化服務(wù)可以利用上述建立的細分模型以及相關(guān)的代價參數(shù)，收益參數(shù)進行評價，通過評價來判斷是否是可行的。
　　最后我們從數(shù)據(jù)庫中隨機的選取了5000個樣本數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)預(yù)處理。然后在處理完的數(shù)據(jù)中再次隨機選取其中2000個樣本作為