数据挖掘算法毕业论文.doc

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1、数据挖掘算法毕业论文数据挖掘算法在银行客户细分中的应用目录1HOfn11」问题的由来11.2国内外研究现状11.3主要内容和创新点22数据挖掘与商业银行客户细分32」客户细分32.1.1客户细分的概述32.1.2银行客户细分在客户关系管理中的意义42.2数据挖掘42.2.1数据挖掘的概述42.2.2数据挖掘在客户关系管理中的应用途径63数据挖掘方法在银行•客户细分中的应用63」数据挖掘的一般过程63.2客户分类指标的建立73.3客户数据的选择和准备83.3.1数据选择83.3.2数据预处理83.3.3数据转换93.4数据挖掘1()3.4.1数据挖掘使用的算法103.

2、4.2K-mean算法的挖掘过程113.4.3K-mean算法的数据挖掘的结果133.4.4层次聚类算法的挖掘过程143.4.5层次聚类算法的数据挖掘结果163.5解禅与评估，结果转换183.5.1对数据挖掘的结果进行解科和评价183.5.2挖掘结果转换183.6知识运用194结束语20参考文献21致谢22附录一：K-mean算法聚类结果23附录二：层次聚类法个案聚类结果25附录三：层次聚类法变量聚类结果27数据挖掘算法在银行客户细分中的应用专业：信息管理与信息系统摘要：随着改革开放的到来经济的迅速发展和腾飞，信息技术快速兴起的和金融行业的蓬勃发展，企业从客户关系管

3、理中获得大量的客户信息，但是如何利用好这些珍贵的战略资源，并通过这些资源对客户进行分类、保持和发展，已成为决定商业银行在竞争激烈的行业中获得成功的关键。面对这些亟待解决的问题，利用数据挖摭算法在客户关系管理中对客户进行细分无疑是很好的选择。通过聚类分析能快速的为银行进行客户分类，并针对每一客户群体实施具体的客户关系管理策略和市场营销策略，用最少的成本，为客户带来最合适的服务，并为企业创造最高的价值。本文通过对银行客户细分的问题由来进行阐述，并对研究文献进行综述，结合数据挖掘算法进行银行客户细分。文章阐明客户细分的重要意义和作用，介绍了数据挖掘的算法和客户细分的方法，

4、选取人口特征和行为特征的相关变量分别采用K-mean算法和层次聚类法对银行客户进行数据挖拥，得出个案的聚类结果和变量的聚类结果，并将数据挖掘结果转换成具有实用价值知识，最后将结果转换成客户细分方式和营销策略，为银行决策提供支持。关键词：客户细分；数据挖掘；聚类分析TheUseofDateMiningAlgorithmintheCustomerSegmentationofBankMajor:InformationManagement&InformationSystemAbstract:Withthedevelopmentofourcountry'seconomican

5、dthereformingandopening-uppolicy,theinformationtechnologyandthefinancialsectordevelopfasterthanbefore,companiescangetalargescaleofcustomerinformationfromcustomerrelationshipmanagement.Whilehowtomakefulluseofthesepreciousresources,dividecustomerintodifferentclusters,keepanddevelopcusto

6、mersthroughtheseresources,theproblemhasbeenthekeyfactorofwinningsuccessoftheintensecompetitionofcommercialbanks・Facetothesetobesolvedproblems,dateminingisagoodchoiceformanagerstomakecust・omersegmentation.1(candocustomersegmentationforbanksquicklyandgiveideastoeveryclusterwithlowercos

7、t,higherbenefitandmoreappropriateservice・Thisarticleelaboratedtheoriginofbankcustomersegmentationproblems,reviewedtheliterature,andusedthedateminingalgorithmstomakecustomersegmentation.Itelaboratedtheuseandimportanceofcustomersegmentation,introducedthedateminingalgorithmsandwaysofcu