数据挖掘在证券客户流失管理中的应用.pdf

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1、20tt0期Science文章编号：1000—7695(2011)10—0180—04数据挖掘在证券客户流失管理中的应用谢芳(1．浙江大学管理学院，浙江杭州310058；2．浙江省委党校软科学研究所，浙江杭州I310012)摘要：随着证券市场竞争的不断加剧，如何针对不同的客户群实施差异化营销和服务已成为当前证券企业的迫切需求。客户流失分析系统可以预测客户流失情况，对潜在流失的客户进行预警，为营业部提前进行客户挽留提供帮助。首先简要介绍了数据挖掘技术的基础理论，接着提出了证券客户流失的含义并阐述了证券客户流失分析系统的构建步骤，最后结合某证券公

2、司的实例数据对证券客户流失系统进行了应用说明。关键词：数据挖掘；客户流失管理；CRM中图分类号：F270．7文献标识码：AApplicationofDataMininginCustomerChurnManagementofSecuritiesCompanyXIEFang·(1．SchoolofManagement，ZhejiangUniversity，Hangzhou310058，China；2．Soft—scienceInstituteofZhejiangPartySchool，Hangzhou310012China)Abstract：Wi

3、ththedrasticcompetitioninthesecuritiesmarket，howtoimplementdiscrepancymarketingstrategyfordifer-entcustomergroupshasbecomeurgentneedsofsecuritiescompanies．ThecustomerchumanalysissystemCanforecastthecustomertobeornotlose．Thesystemaimstohelpsecuritiessalesdepartmenttoearlywar

4、ningandavoidcustomerehur-ning．Firstly，thepaperintroducesthebasictheoryofdataminingtechnology．Then，itexplainsthekeyconstructionstepsofcustomerchumanalysissystem．Finally，thepaperdiscussestheapplicationofthesystemwithanexample．Keywords：datamining；customerchummanagement；CRM证券行业

5、由于其交易的高度电子化，使得证券1数据挖掘概述公司在经营过程中积累了大量的数据。如何利用这些数据，发掘有价值的信息，已经成为证券业普遍数据挖掘，也称数据库知识发现，是指从大型关心的问题。证券公司迫切希望利用与商业智能数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些(BusinessIntelligence)相关的数据仓库、OLAP、数知识是隐含的、事先未知的有用信息。提取的知识据挖掘等技术对这些数据进行整理、多维分析，并一般可表示为概念(Concepts)、规则(Rules)、规根据分析结果辅助制定企业经营策略，从而提升公律(Regulariti

6、es)、模式(Patterns)等形式¨J。在司的管理水平和竞争优势。用数据库管理系统存储海量数据时，需要用机器学证券行业中客户贡献的2／8原则非常明显，很习的方法分析数据，挖掘包含在大量数据背后的知多营业部主要的收入来源于10％～20％的客户。所识，这两者的结合促成了数据挖掘的产生。以对于客户群体及客户个体的分析对于营业部的经数据挖掘是一个多步骤的处理过程，粗略可分营非常重要。证券公司通常利用数据分析将客户进为以下四步J：(1)问题定义：确定数据挖掘的应行分级、分类管理，为不同客户群体提供差异化的用领域，理解数据和具体的业务问题，包括相关的

7、客户服务，从而使服务价值最大化。在证券经营的各种技术和需要实现的目标。(2)数据准备：包括客户分析层面有一个核心部分，就是客户流失分析。数据选取、数据预处理和数据变换。数据选取是确本文中客户流失分析是指通过专门的数据挖掘软件，定目标数据，根据用户需要从原始数据库中抽取数利用目前已经流失的客户建立一个预测模型和测试据。数据预处理一般包括消除噪声、推导计算缺值模型，通过模型来预测当前客户的流失概率，对流数据、消除重复记录、完成数据类型转换等。数据失概率大的客户提前开展挽留工作。变换是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出收稿日期：2010—11—

8、02，修回日期：2010一l2—28基金项目：浙江省软科学研究计划项目“开放式创新背景下大学知识产权交易机制研究”(2010C35026)}曳{芳：数据挖抛在券客流