基于數(shù)據(jù)倉庫的銀行卡輔助決策支持系統(tǒng).pdf

1、本文在介紹相關(guān)研究背景及關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，主要從應(yīng)用的角度以數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)為基礎(chǔ)，針對(duì)銀行卡業(yè)務(wù)，進(jìn)行了銀行卡業(yè)務(wù)的需求分析；設(shè)計(jì)了適合銀行卡業(yè)務(wù)的決策支持系統(tǒng)框架：確定分析主題，針對(duì)不同的分析主題建立數(shù)據(jù)倉庫的事實(shí)表和相關(guān)維表；根據(jù)分析角度的不同進(jìn)行OLAP建模，并生成多維數(shù)據(jù)立方體：在數(shù)據(jù)立方體上利用OLAP前端工具進(jìn)行分析與展現(xiàn)，用適合銀行卡業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)數(shù)據(jù)立方體上的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，得到客戶分析、商戶分析及銀行卡業(yè)務(wù)分析的相關(guān)

2、分析報(bào)表與挖掘結(jié)果；在客戶分析中，建立了客戶貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)模型，采用決策樹分類方法，成功地對(duì)客戶進(jìn)行了分類；采用聚類方法，根據(jù)客戶的貸款情況對(duì)客戶的信用度進(jìn)行了聚類分析，得到了很好的挖掘結(jié)果：進(jìn)行了客戶活躍度的分析；探討了信用卡期詐的幾種控制方法。 文章還針對(duì)關(guān)聯(lián)分類CMAR算法，在多維數(shù)據(jù)立方體的基礎(chǔ)上，提出了基于數(shù)據(jù)立方體的多分類-關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法；針對(duì)銀行決策層對(duì)客戶屬性興趣度的不同，用戶需要得到最看重、最關(guān)心的屬性的相關(guān)信息