基于數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)銀行CRM系統(tǒng)研究與設(shè)計.pdf

1、隨著科技的進步、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,CRM已經(jīng)從管理理論體系逐漸轉(zhuǎn)化為全新的商業(yè)理念。相關(guān)統(tǒng)計顯示,全球 CRM系統(tǒng)軟件市場在2012年到2016年之間的年復合增長率預計達到9.09％。由此可見,企業(yè)對CRM系統(tǒng)的需求在不斷增長。在各行各業(yè)中,最早實施CRM系統(tǒng)的是金融業(yè)。隨著各種高端的信息技術(shù)被運用到 CRM系統(tǒng)中,例如互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫等,金融行業(yè)憑借自身強大的技術(shù)支持,在 CRM系統(tǒng)實施的過程中獲得了顯著成效。商業(yè)銀行

2、是金融行業(yè)中最具有代表性的一支,其客戶之多更加顯示出對 CRM系統(tǒng)的需求。隨著銀行數(shù)據(jù)的日積月累,數(shù)據(jù)倉庫逐漸取代了數(shù)據(jù)庫的地位,成為數(shù)據(jù)挖掘的主要信息載體被運用到 CRM系統(tǒng)中。在商業(yè)銀行,數(shù)據(jù)增長的速度令人嘆為觀止,如何能夠有效的從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的客戶信息成為當今商業(yè)銀行關(guān)注的焦點。
　　本文針對上述背景進行商業(yè)銀行CRM系統(tǒng)設(shè)計。文中首先對國內(nèi)外商業(yè)銀行實施CRM系統(tǒng)的現(xiàn)狀進行研究,而后針對系統(tǒng)設(shè)計涉及到的理論進行研究。

3、文中針對銀行客戶分類算法從兩方面進行研究。一方面,本文提出一種基于決策樹的銀行客戶分類方法,對原先的方法與新提出的方法進行比較,發(fā)現(xiàn)新提出的方法在效率上占有一定的優(yōu)勢。另一方面,本文提出基于聚類的銀行客戶聚類算法,通過模糊聚類的方式對小樣本客戶進行分類,然后運用基于決策樹的銀行客戶分類算法對大樣本客戶進行全面的分類,并能夠確定分類原因。最后,通過對商業(yè)銀行CRM系統(tǒng)的需求分析,本文基于客戶統(tǒng)一視圖理論設(shè)計了商業(yè)銀行CRM系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)、