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数据挖掘与crm——数据挖掘技术在我国银行业crm中的应用

目录

引言... 1

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一、数据挖掘技术、数据仓库、CRM.. 1

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1.1 数据挖掘技术... 1

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1.1.1 数据挖掘的概念... 1

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1.1.2 数据挖掘过程... 1

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1.2 数据仓库... 2 内容来自论文无忧网 www.paper51.com

1.2.1 数据仓库的概念... 2 http://www.paper51.com

1.2.2 数据仓库的特点... 2 内容来自论文无忧网 www.paper51.com

1.3 客户关系管理... 3 paper51.com

1.4 数据挖掘技术和数据仓库在CRM中的应用... 3 内容来自www.paper51.com

二、目前已有的CRM产品的简介... 4

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三、我国银行的现状... 5 内容来自论文无忧网 www.paper51.com

四、成功案例分析... 6

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五、结束语... 8 copyright paper51.com

参考文献 内容来自www.paper51.com

致谢 copyright paper51.com

引言

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客户管理是关系到银行生存至关重要的一个环节。诺贝尔经济学奖得主、著名金融学家Pan-sies认为:对于具有庞大客户资料的银行而言,基于数据挖掘的客户管理日益重要,以至于聪明的银行不会丢弃与此有关的任何工作,因为谁掌握了最先进的客户信息技术谁就赢得了市场。【6】很多著名银行如摩根银行、花旗银行、汇丰银行、瑞士银行等都采用了基于数据挖掘的客户管理系统,并从中获得了大量收益。可见,在银行CRM中有效利用数据仓库和数据挖掘技术,可以为银行高层决策者提供准确的客户分类、忠诚度、盈利能力及潜在用户等有用信息,指导他们制定最优的银行营销策略、降低银行运营成本、增加利润及加速银行的发展。 http://www.paper51.com

一、数据挖掘技术、数据仓库、CRM

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1.1 数据挖掘技术

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1.1.1 数据挖掘的概念

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数据挖掘(Data Mining,简称DM)是一种新的商业信息处理技术,它是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之,数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。数据挖掘是现代科学技术相互渗透与融合的产物,融合了数理统计、人工智能、可视化技术、数据库技术和计算技术等领域的理论技术。其最终目标是发现有价值的知识,包括概念、规则、模式和模型等,为管理、决策和科学研究提供有利的参考和依据。 copyright paper51.com

1.1.2 数据挖掘过程 paper51.com

下图描述了数据挖掘的基本过程和主要步骤:

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图1 数据挖掘过程 内容来自www.paper51.com

过程中各步骤的大体内容如下:

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⑴、确定业务对象(建立逻辑数据库)

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清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性,是不会成功的。 内容来自www.paper51.com

⑵、数据准备,其中又分为下列步骤:

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①、数据的选择 http://www.paper51.com

搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。 内容来自论文无忧网 www.paper51.com

②、数据的预处理

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研究数据的质量,为进一步的分析作准备,并确定将要进行的挖掘操作的类型。 paper51.com

③、数据的转换

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将数据转换成一个分析模型,这个分析模型是针对挖掘算法建立的,建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。

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⑶、数据挖掘

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对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善从选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成。 copyright paper51.com

⑷、结果分析 内容来自论文无忧网 www.paper51.com

解释并评估结果。其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定,通常会用到可视化技术。

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⑸、知识的同化

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将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。 内容来自论文无忧网 www.paper51.com

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