聚類分析在銀行客戶細分中的應用研究.pdf

1、近年來，隨著社會和經(jīng)濟的快速發(fā)展，市場環(huán)境日益殘酷，企業(yè)的競爭越來越激烈，對于銀行業(yè)來說也同樣如此，如何才能在這樣殘酷的環(huán)境下立于不敗之地，是所有銀行都需要考慮的問題。特別是大數(shù)據(jù)時代的到來，所有企業(yè)包括各大銀行都已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)，但是如何從這些海量數(shù)據(jù)中找到最有利于銀行發(fā)展的主要數(shù)據(jù)信息，對客戶進行細分、實現(xiàn)精準營銷、提升市場競爭力，是各大銀行所面臨的一大難題。
　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)正好解決了這一問題，聚類分析算法作為數(shù)據(jù)

2、挖掘技術(shù)中的一種重要算法，它對于銀行未來的發(fā)展尤為重要，然而目前一些研究中的所采用聚類分析方法都會存在一定的弊端，通過結(jié)合理論與實際，本文分析聚類算法在銀行客戶細分中的應用。首先介紹了論文的研究背景、國內(nèi)外的研究發(fā)展現(xiàn)狀及研究成果，并對客戶關(guān)系管理和企業(yè)客戶細分的概念、特征及現(xiàn)狀進行分析，從銀行實際業(yè)務情況出發(fā)，選取最適宜的客戶細分的指標，運用K-means聚類算法建立模型進行聚類分析，最后對模型結(jié)果進行總結(jié)，分別對各個類別客戶的特點進