發(fā)布時間：2020-05-27 10:41

【摘要】：隨著全球化的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)的不斷深入,人民生活水平的提高,使得人民有了更多的剩余財富,銀行間的競爭日趨激烈。個人理財業(yè)務(wù)作為銀行間競爭的焦點,如何為客戶提供更加優(yōu)質(zhì)的理財服務(wù)成為銀行在競爭中取得優(yōu)勢的關(guān)鍵,銀行若要在全球化、信息化的背景下保持原有的生機,獲取更多的利潤,就必須將客戶放在銀行發(fā)展的重要位置。但銀行的資源有限,銀行理財經(jīng)理無法準(zhǔn)確掌握所有理財客戶的屬性,這就可能造成銀行在為客戶提供理財服務(wù)時,與客戶自身的需求有所偏差。因此,銀行需要在掌握客戶過往理財數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對其進行有效分類,以更好的管理客戶,為客戶提供與之相匹配的理財服務(wù)。在掌握大量客戶信息的基礎(chǔ)上,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對客戶進行科學(xué)的分類,尋找銀行客戶與理財業(yè)務(wù)的內(nèi)在聯(lián)系,為客戶匹配與其自身發(fā)展相匹配的理財產(chǎn)品,對客戶的基本情況進行動態(tài)的跟蹤,發(fā)展優(yōu)質(zhì)客戶,挖掘潛在客戶,不斷創(chuàng)新產(chǎn)品,提供適合不同客戶群的理財產(chǎn)品。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種從海量數(shù)據(jù)中提取隱藏的有價值信息的技術(shù)手段,在銀行理財客戶分類的研究中具有重要作用。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),將銀行的客戶信息作為研究對象,建立客戶中心數(shù)據(jù)庫,對其進行深度分析和準(zhǔn)確分類,了解客戶的消費傾向,根據(jù)客戶屬性的不同區(qū)分適合的銀行個人理財產(chǎn)品類別,以期為國內(nèi)銀行開展個人理財業(yè)務(wù)提供思路和技術(shù)支持,降低因客戶與理財產(chǎn)品不匹配帶來的理財風(fēng)險,從而提升銀行的服務(wù)質(zhì)量,為其帶來超值利潤。本文在國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上,首先對銀行理財客戶分類的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了綜述,在對我國商業(yè)銀行中存在的一些個人理財業(yè)務(wù)問題進行研究時,本文從實際出發(fā),對國內(nèi)外的銀行個人理財業(yè)務(wù)現(xiàn)狀進行了解,研究經(jīng)濟全球化及互聯(lián)網(wǎng)大發(fā)展對銀行個人理財業(yè)務(wù)的影響,找出我國銀行個人理財業(yè)務(wù)存在的問題以及對銀行理財客戶分類的意義。其次對客戶分類的方法,數(shù)據(jù)挖掘的基本理論進行了介紹,并對本文用到的兩種分類方法進行了單獨論述。最后,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)過濾數(shù)據(jù),對客戶數(shù)據(jù)進行聚類分析,并建立決策樹模型,根據(jù)理財客戶之間的相似性和差異性將客戶分為不同類別,為銀行開展理財業(yè)務(wù)提供思路,使客戶和銀行同時實現(xiàn)效益最大化。
【圖文】：

圖１基于Ｋ－均值聚類的分類效果圖，，Ｋ＝３逡逑類數(shù)目為３時，第一類客戶與第二類客戶較為分散，且兩類客戶之間存明分類效果未能達到理想效果，故構(gòu)建模型，利用Ｒ軟件將聚類數(shù)目效果如圖２所示。逡逑

當(dāng)聚類數(shù)目為３時，第一類客戶與第二類客戶較為分散，且兩類客戶之間存在少量重逡逑合，則說明分類效果未能達到理想效果，故構(gòu)建模型，利用Ｒ軟件將聚類數(shù)目設(shè)置為４，逡逑得出分類效果如圖２所示。逡逑２１逡逑
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F832.2

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳晨;王雪娟;;客戶分類的多元研究視角分析[J];企業(yè)改革與管理;2018年08期

2 譚舒月;侯玲;;校園社交網(wǎng)站客戶分類分析[J];市場觀察;2019年02期

3 楊潔;;航運企業(yè)客戶分類管理策略[J];集裝箱化;2013年12期

4 溫勝男;;期貨公司客戶分類管理探討[J];企業(yè)導(dǎo)報;2013年14期

5 黃神峰;;建立煙草客戶分類模式科學(xué)性的探索[J];上海商業(yè);2010年09期

6 童文俊;;金融機構(gòu)基于洗錢風(fēng)險的客戶分類管理分析[J];新疆金融;2009年07期

7 童文俊;;金融機構(gòu)基于洗錢風(fēng)險的客戶分類管理分析[J];海南金融;2009年09期

8 肖智;劉豐勝;陳婷婷;;基于粗糙集的客戶分類方法[J];統(tǒng)計與決策;2006年06期

9 劉航;孫延明;賴朝安;;客戶分類管理過程模型研究[J];商場現(xiàn)代化;2006年34期

10 王濤;;零售客戶分類:規(guī)模是陷阱[J];銷售與市場;2005年13期

相關(guān)會議論文 前10條

1 祖強;;基于卡諾模型的面向消費者客戶分類評價體系建設(shè)研究[A];中國煙草學(xué)會2014年學(xué)術(shù)年會入選論文摘要匯編[C];2014年

2 蒙崢坪;;引入“135”工作法 提升專賣客戶分類管理水平[A];廣西煙草學(xué)會2013年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2013年

3 張沐光;;客戶分類視角下的財富管理新探[A];創(chuàng)新與發(fā)展：中國證券業(yè)2012年論文集[C];2012年

4 毛源;;崇左市公司客戶分類評價體系重構(gòu)實踐和探索[A];廣西煙草學(xué)會2018年論文匯編[C];2018年

5 林志藝;;電力營銷中客戶分類戰(zhàn)略的應(yīng)用[A];決策論壇——系統(tǒng)科學(xué)在工程決策中的應(yīng)用學(xué)術(shù)研討會論文集（下）[C];2015年

6 汪忻;;杭州市區(qū)城鎮(zhèn)化進程中卷煙零售店經(jīng)營生態(tài)環(huán)境與客戶分類標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系研究[A];浙江省煙草學(xué)會2013年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2013年

7 盧艷麗;韓景元;袁麗娜;;基于客戶終身價值的客戶細分方法實證研究[A];中國市場學(xué)會2006年年會暨第四次全國會員代表大會論文集[C];2006年

8 吳軍;徐渝;歐海鷹;;證券公司營業(yè)部客戶排隊系統(tǒng)研究[A];2002年中國管理科學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2002年

9 吳永鋒;;淺析品牌培育工作“精耕細作”[A];廣西煙草學(xué)會2013年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2013年

10 邱之樂;;蒙山縣轄區(qū)如何做好品牌培育[A];廣西煙草學(xué)會2013年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2013年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 葉海濤 中信期貨;經(jīng)濟新常態(tài)下的客戶分類服務(wù)[N];期貨日報;2014年

2 湖南省臨湘市煙草專賣局（分公司） 陳立新;以客戶價值為核心建立客戶分類體系[N];東方煙草報;2012年

3 見習(xí)記者 胡巖;中小券商加緊搭建客戶分類體系[N];證券時報;2010年

4 本報記者 申屠青南;賬戶清理為客戶分類管理奠定基礎(chǔ)[N];中國證券報;2008年

5 郭衛(wèi);鎮(zhèn)江煙草進一步規(guī)范零售客戶分類[N];江蘇經(jīng)濟報;2008年

6 陳雨 彭波;強力造勢細化客戶分類營銷[N];中國石化報;2005年

7 李蓓;汽車精細營銷中的客戶分類[N];經(jīng)濟觀察報;2003年

8 本報記者　周蓉蓉;客戶分類：電信業(yè)的下一個問題[N];計算機世界;2005年

9 王志軍;國家局高度評價揚州市局客戶分類與貨源供應(yīng)工作[N];江蘇經(jīng)濟報;2007年

10 粵行;廣州市分行：客戶分類 多管營銷[N];中國郵政報;2011年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 劉朝華;基于客戶價值的客戶分類模型研究[D];華中科技大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 楊帆;基于數(shù)據(jù)分析的昌吉地區(qū)卷煙客戶分類的研究[D];新疆大學(xué);2019年

2 莊玲玲;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的證券公司客戶分類管理研究[D];廈門大學(xué);2017年

3 楊苗;基于數(shù)據(jù)挖掘的銀行理財客戶分類研究[D];安徽大學(xué);2019年

4 胡婷;徐州市A財產(chǎn)保險公司車險客戶分類與營銷策略研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2019年

5 陳禹含;基于忠誠度的移動電商平臺客戶分類研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2018年

6 伍康;基于綜合價值評估的ZH物流公司客戶分類管理研究[D];大連理工大學(xué);2018年

7 林善威;聚類算法在電信客戶分類中的研究與應(yīng)用[D];福州大學(xué);2017年

8 陳晨;北京GK證券公司客戶分類管理研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

9 李四維;基于貝葉斯分類器對ZH移動客戶分類研究[D];華南理工大學(xué);2016年

10 黃思穎;客戶分類模型與粒子群聚類算法優(yōu)化的研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2018年

本文編號：2683407