數(shù)據(jù)挖掘在電子銀行客戶營銷中的應用.pdf

1、信息技術的發(fā)展和網(wǎng)絡使用已經(jīng)日益廣泛,電子化數(shù)據(jù)越來越多,“數(shù)據(jù)豐富而知識缺乏”的問題日益突顯,而數(shù)據(jù)挖掘技術正為此類問題開辟了一條道路,其研究與推廣已取得了較大成果。近年來,中國銀行業(yè)在信息化建設方面取得了令人矚目的成績,但在數(shù)據(jù)挖掘的具體商業(yè)運用方面還處在一個探索前進的階段。
　　本文利用貝葉斯和k-prototypes算法解決了電子銀行客戶營銷的實際應用問題,探索如何將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于商業(yè)銀行營銷,具體工作如下:
　

2、　1.設計了基于B/S架構的電子銀行客戶營銷系統(tǒng),包括用戶管理、機構管理、客戶管理和報表管理四個模塊。
　　2.采用貝葉斯分類算法設計簽約分類器,對客戶是否能夠簽約電子銀行做出預測并計算簽約概率,供前臺柜員參考,可以提高營銷成功率,并分析客戶屬性的重要性程度。實驗表明,經(jīng)辦柜員這一屬性是客戶簽約與否的最重要因素,故本文在此基礎上增加一次預測,采用由當前經(jīng)辦柜員經(jīng)手過的訓練樣本作為分類依據(jù)再次預測,能提高預測的準確率。
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