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文檔簡介
1、準(zhǔn)確的客戶分類是現(xiàn)代銀行有效實施客戶關(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)測客戶的消費模式,建立起更好的客戶服務(wù)體系,以利銀行實行進(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)對象集自動分類成各個由類似的對象組成的簇,實現(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)
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