數據挖掘在銀行征信CRM系統(tǒng)中的應用.pdf

1、隨著銀行數據越來越豐富,大量的數據被描述成“數據豐富,但信息缺乏”。結果,收集在大型數據庫中的數據變成了“數據墳墓”—難得訪問的數據文件。這樣,使得銀行很多重要的決定不是基于數據庫信息豐富的數據,而是基于決策者的直覺,因為銀行決策者缺乏從海量數據提取有價值信息的工具。而通過數據挖掘工具進行數據分析,可以發(fā)現重要的數據模式,將銀行的數據墳墓轉換為知識“金塊”。 本文就是著眼于如何通過數據挖掘技術,實現基于銀行征信系統(tǒng)的CRM管理。

2、從數據挖掘分類分析理論入手,對數據挖掘的內涵、過程、應用以及征信CRM系統(tǒng)的核心思想進行了論述。文中重點研究了數據挖掘的分類算法,并將相關的分類算法應用到銀行客戶分類研究之中。 在數據挖掘分類分析中,本文描述了一般的決策樹算法,介紹并比較了幾種典型的決策樹算法。商業(yè)銀行有一項主要業(yè)務是貸款,對于申請貸款的眾多客戶,銀行難以發(fā)現他們的分類特征,針對這些客戶的營銷策略的制訂就顯得缺乏依據。為此,銀行可以利用系統(tǒng)數據庫或數據倉庫中的征