基于數(shù)據(jù)挖掘的重慶工商銀行網(wǎng)上銀行客戶評估系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中提取隱含的、事先未知的、潛在有用的信息,是當(dāng)前數(shù)據(jù)庫和人工智能研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。重慶工商銀行網(wǎng)上銀行客戶評估系統(tǒng)使用基于SQLServer2005平臺的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),運(yùn)用聚類分析、決策樹分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測等數(shù)據(jù)挖掘方法,對網(wǎng)上銀行的潛在客戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,并找出其中有用的關(guān)系模式,最后對此類客戶的網(wǎng)上銀行前景做出合理的評估。本文通過國內(nèi)外有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘在金融業(yè)應(yīng)用的分析與研究,剖析了數(shù)據(jù)挖掘的算法和規(guī)范,設(shè)計了重慶

2、工商銀行網(wǎng)上銀行客戶評估系統(tǒng),并選取合適的方法加以實現(xiàn)。本文的主要工作包括:①對數(shù)據(jù)挖掘在金融業(yè)應(yīng)用的現(xiàn)狀作了對比研究,指出了當(dāng)前金融業(yè)在發(fā)展高端客戶面臨的問題;②研究了數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)算法和技術(shù),為重慶工商銀行網(wǎng)上銀行客戶評估系統(tǒng)的建立提供了理論和技術(shù)支持;③建立了基于聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及決策樹算法的挖掘模型,該模型建于聚類—預(yù)測的兩層架構(gòu),以增強(qiáng)預(yù)測的準(zhǔn)確性;④根據(jù)以上模型開發(fā)了重慶工商銀行網(wǎng)上銀行客戶評估系統(tǒng),該系統(tǒng)實現(xiàn)了基于知識發(fā)現(xiàn)的