基于聚類算法的銀行卡客戶分類分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、準(zhǔn)確的客戶分類是現(xiàn)代銀行有效實(shí)施客戶關(guān)系管理的基礎(chǔ)?？蛻舴诸愂歉鶕?jù)客戶屬性來劃分客戶的集合，透過獲得的客戶類別來分析和預(yù)測客戶的消費(fèi)模式，建立起更好的客戶服務(wù)體系，以利銀行實(shí)行進(jìn)一步差異化客戶的管理，進(jìn)而使得銀行提升競爭能力和贏利能力。由于客戶分類問題涉及眾多因素，并且會(huì)產(chǎn)生海量的客戶信息數(shù)據(jù)，針對該問題，構(gòu)建有效的銀行卡客戶分類系統(tǒng)是當(dāng)前銀行管理系統(tǒng)迫切需要解決的問題。
　　K-means算法是數(shù)據(jù)挖掘中一種簡單高效的聚類算法。

2、針對目前銀行卡客戶關(guān)系管理的現(xiàn)狀，本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用Delphi工具和SQL server數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)的K-means聚類算法的銀行客戶分類系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以提取海量的銀行卡客戶信息數(shù)據(jù)中隱含的知識和空間關(guān)系模式，將代表銀行客戶的特征數(shù)據(jù)對象集自動(dòng)分類成各個(gè)由類似的對象組成的簇，實(shí)現(xiàn)銀行系統(tǒng)的銀行卡客戶分類。在銀行卡業(yè)務(wù)主機(jī)（ES9000）獲取系統(tǒng)的銀行卡業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載進(jìn)入銀行卡分析系統(tǒng)前置機(jī)