基于数据挖掘的银行对私客户行为研究

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1、万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期：7剜够年b月夕／日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学

2、可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密口。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：导师签名：C磁∽Ifr扎、日期：卢，∞年阢月y7日日期：立口(中年t2-月易厂日万方数据浙江工业大学硕士学位论文基于数据挖掘的银行对私客户行为分析研究基于数据挖掘的银行对私客户行为研究摘要fIIJIIllrlJllllllllflllfIJPIllllIllJY2736088近两年来浙江经济形势未有明显改观，银行资产质量持续下行，不良率高企，严重侵蚀银行利润，

3、银行亟待提升对客户的风险管理水平。当前银行对私客户的个人贷款业务和信用卡业务量在全行资产业务量中占比近为四成，面临了较大的信用风险、市场风险和操作风险，机构涉及面广，对整体的资产质量影响较大。传统的风险管理办法基于常规的思路，且多为事后管理性质，使用的技术手段相对落后，对风险点的监控也属于零散或者是无规律，缺乏系统性管理，已不能满足日益迅猛发展的银行业务。本文在对数据挖掘相关理论大量文献研究综述的基础上，将对私客户在上述两种业务中有意无意表达出的行为进行分析，通过数据清理和转化，为数据挖掘提供规范化数据，并使用IBM的SPSSModeler数据挖掘工具，通过聚类和决策树等

4、建模方法，对客户行为进行了深度分析和挖掘，试图找出形成风险的影响因素，分析偏离正常值的异常信息，形成有参考价值的模型用于预测未来的风险以及监控当前的风险。最后依据数据的可获取性，以及对数据挖掘形成模型的研究后，提出对对私客户的行为监测指标，以供对口条线管理部门参考，提高管理层决策水平，为信贷政策提供准确的数据基础，并提供科学依据，制定业务发展目标。关键词：数据挖掘，聚类分析，决策树，客户行为分析，监测指标万方数据浙江工业大学硕士学位论文基于数据挖掘的银行对私客户行为分析研究^■●h●·^■^■^●^benaVIOrKeSearCntOPrlVateUUStOmerSbaS

5、eaOnUataMiningBanksAbstractZhejiang’Seconomicsituationhasnotimprovedsignificantlyinthepasttwoyears．However，thequalityofbankassetscontinuesdecreasing．Lowcreditenterprisesseriouslyerodethebankprofitswhichurgentlye1111ancebankstoimprovethelevelofcustomerriskmanagement．Currently，individualloa

6、nbusinessandcreditcardbusinessaccountfornearly40％oftheentireassetsbusiness．Banksfacehighercreditrisk，marketriskandoperationalrisk．Organizationsinvolveawiderangewhichimpactontheoverallassetquality．Traditionalriskmanagementmethodsbaseonconventionallogic，oftenutilizeafterwardsmanagementandre

7、lativelylowtechnology，monitortheriskirregularlyandlackofsystematicalmanage，whichCan’tmeettheincreasinglyrapiddevelopmentofbankingbusiness．Thisarticle，basedonthetheoryofdatamining，afteralargenumberofliteraturereview，dounconsciousbehavioranalysistotheprivateclientonth