基于決策樹的模糊聚類評價算法及其在證券領域的應用.pdf

1、隨著證券市場的日益規(guī)范，傭金的浮動制使得券商經(jīng)紀業(yè)務的競爭愈發(fā)激烈，提高客戶服務質(zhì)量變得重要。隨著信息時代的來臨，企業(yè)逐漸由過去的產(chǎn)品為中心轉(zhuǎn)變?yōu)橐钥蛻魹橹行?，企業(yè)也認識到良好客戶關系的提升已成為制勝關鍵。為了進行有效的競爭，企業(yè)必須進行客戶細分，選擇最有利的目標客戶群體，集中企業(yè)資源，制定有效的競爭策略，來增強自己的競爭優(yōu)勢，同時企業(yè)也必須強調(diào)和重視客戶忠誠度的管理，針對不同忠誠度的客戶進行相應管理，完成被動營銷模式向主動營銷模式的轉(zhuǎn)

2、變，使個性化證券營銷更具有方向性。
　　 本文主要基于客戶忠誠度理論及數(shù)據(jù)挖掘技術，充分結(jié)合國內(nèi)證券行業(yè)特點進行深入研究。研究內(nèi)容包括基于決策樹的模糊聚類評價算法和模型的建立，以及模型在客戶細分以及客戶分類預測，客戶忠誠度分類和客戶忠誠度預測上的應用，數(shù)據(jù)挖掘技術的主要方法及操作流程。研究重點在于分析國內(nèi)證券業(yè)客戶自然屬性和交易行為特性，探討證券業(yè)客戶分類模型和忠誠度評價指標體系，提出適合國內(nèi)證券業(yè)客戶分類和忠誠度評價的數(shù)據(jù)挖掘