發(fā)布時(shí)間：2020-07-27 11:36

【摘要】：信息處理與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展,使計(jì)算機(jī)在各個(gè)行業(yè)中變得必不可少。通過(guò)使用計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng),即提高了工作人員的工作效率,又可以降低工作中的失誤,易于數(shù)據(jù)保存。金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心,銀行是現(xiàn)代金融體系的主體。銀行業(yè)信息化發(fā)展的水平,通常代表著國(guó)家經(jīng)濟(jì)的信息化發(fā)展水平。銀行對(duì)客戶進(jìn)行分析與管理的行為不僅是一種管理的理念,還是一種用于改善企業(yè)與客戶之間關(guān)系的新型管理機(jī)制。現(xiàn)代信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)代銀行客戶在銀行管理和分析系統(tǒng),充分利用信息的基礎(chǔ)上,對(duì)了解自身現(xiàn)有客戶的價(jià)值和尋找自己的目標(biāo)客戶方面將起到極大的推動(dòng)作用。 本文選擇了中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行山東省分行客戶信息系統(tǒng)作為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)客戶關(guān)系管理和數(shù)據(jù)挖掘,分析郵儲(chǔ)銀行山東省分行客戶管理系統(tǒng)如何將信息技術(shù)與營(yíng)銷(xiāo)決策相結(jié)合,設(shè)計(jì)郵儲(chǔ)銀行山東省分行客戶關(guān)系管理系統(tǒng)。郵儲(chǔ)銀行通過(guò)對(duì)掌握的客戶資源進(jìn)行整理和分析,挖掘潛在的優(yōu)質(zhì)客戶,同時(shí)保留已有的客戶資源,從而保證和擴(kuò)展銀行的市場(chǎng)份額,使銀行高層能做出及時(shí)正確的決策。本文從系統(tǒng)的需求分析出發(fā),首先詳細(xì)論述了功能要求,通過(guò)對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的全面解析,結(jié)合數(shù)據(jù)的特點(diǎn),將系統(tǒng)的特定數(shù)據(jù)需求整理；其次討論了系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與界面設(shè)計(jì),包括整個(gè)系統(tǒng)的整體架構(gòu)的解決方案；再次討論了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和應(yīng)用的界面設(shè)計(jì)和最終的解決方案,并重點(diǎn)討論了客戶管理子系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。本文以C4.5算法為基礎(chǔ)算法,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了郵儲(chǔ)銀行山東省分行客戶關(guān)系管理系統(tǒng),通過(guò)對(duì)系統(tǒng)中不同部分的系統(tǒng)論述分析,提煉出郵儲(chǔ)銀行CRM的各部分需求,按需開(kāi)發(fā)完成系統(tǒng)。同時(shí)由于時(shí)間短暫,仍有許多方面沒(méi)有被充分考慮到,留待后期工作完成。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.52
【圖文】：

圖4. 3客戶信息E-R圖Fig. 4.3 Client Information E-R Diagram(5)分析和決策。數(shù)據(jù)挖掘的最終目標(biāo)是協(xié)助決策。根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘決策的結(jié)

圖4.7展示的是一個(gè)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)。從圖可以看出，金額超過(guò)三萬(wàn)元的活期存款用戶可以定期轉(zhuǎn)儲(chǔ)50000，年齡在二十到三十客戶存款總額超過(guò)一百五十萬(wàn)，他們會(huì)通過(guò)銀行貸款購(gòu)車(chē)者；用戶五十至六十時(shí)間如果他們的存款總額超過(guò)五萬(wàn)元，更有可能購(gòu)買(mǎi)政府債券等等。(3)使用現(xiàn)有客戶分類(lèi)的分類(lèi)分類(lèi)用來(lái)確定數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象中具有共同特征的一組數(shù)據(jù)，通過(guò)分類(lèi)模型將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)貼上不同的分類(lèi)標(biāo)簽。它可以應(yīng)用到客戶的分類(lèi)、屬性和特點(diǎn)的客戶分析、客戶滿意度分析和客戶需求預(yù)測(cè)等。優(yōu)秀的分類(lèi)算法可以高效率地完成各種精度的數(shù)據(jù)劃分。對(duì)客戶進(jìn)行分類(lèi)已成為商業(yè)銀行的共識(shí)。商業(yè)銀行可以通過(guò)現(xiàn)有客戶貸款多少將客戶劃分為五類(lèi)。商業(yè)銀行正在尋找方法從如此多的客戶中挖掘“優(yōu)質(zhì)客戶”，“銀行業(yè)百分之八十的利潤(rùn)是由占客戶總數(shù)百分之二十的優(yōu)質(zhì)客戶帶來(lái)的，但現(xiàn)在沒(méi)有明確的評(píng)估方法來(lái)區(qū)分優(yōu)質(zhì)客戶�，F(xiàn)在，可以假設(shè)一個(gè)類(lèi)標(biāo)簽，被指定為“是否優(yōu)質(zhì)客戶”，然后使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)分類(lèi)模型進(jìn)-29 -

4.2.2決策樹(shù)分類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的建立圖4.9展示的對(duì)金融客戶進(jìn)行分類(lèi)處理時(shí)，使用決策樹(shù)分類(lèi)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的流程。C4.5算法是ID3的后繼和改進(jìn)，也是最流行的分類(lèi)樹(shù)方法。其中實(shí)值變量的處理如CART 一樣，對(duì)語(yǔ)義屬性則懫用多重分支。不純度的計(jì)算同ID3 —樣是“增益比不純度”，本算法利用了分支的統(tǒng)計(jì)顯著性的啟發(fā)式技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)剪枝。在訓(xùn)練階段，C4.5并沒(méi)有為后繼的缺損模型的分類(lèi)提供專門(mén)的考慮。如果分支率為B的節(jié)點(diǎn)N查詢某個(gè)丟失的特征時(shí)，C4.5將遵循所有B個(gè)可能的回答，直到下層B個(gè)葉節(jié)點(diǎn)。最終的分類(lèi)結(jié)果是依據(jù)B個(gè)葉節(jié)點(diǎn)的加權(quán)標(biāo)志

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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本文編號(hào)：2771796