基于数据挖掘的银行对私客户行为分析

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1、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1绪论1．1研究背景1．1．1国外的研究现状及趋势数据挖掘技术是在国外获得普遍运用的一项新兴技术，最初的数据挖掘应用集中于帮助企业提升市场竞争能力。随着数据挖掘的日益普及，数据挖掘也不断地扩展其应用领域，如生物医学、财务分析、电信等。在当代信息化时代背景下，不管是个人还是企业，都需要在海量的信息中攫取有价值的信息，并据此作出科学的识别、评估与应对措施，因此，数据挖掘的发展前景在国际上已经得到了认可。目前，国外数据挖掘和研究领域的发展趋势是对知识发现方法研究的进一步发展，如近年来重视对神经网络

2、、Bayes(贝叶斯)方法以及Boosting方法等的探索和进步；传统的统计学回归法在KDD(知识发现：KnowledgeDiscoveryinData)中的应用；KDD与数据库的紧密结合等。Penzias在《计算机世界》上发表评论说：“数据挖掘技术将变得更加重要，由于数据挖掘技术是如此有价值以至于将不再会丢失与其客户有关的任何事物，如果你不在这方面做些什么，那么你将失去你的生意。”Chin-PingWei则开发了以决策树方法为基础，可以在合同层面上辨识潜在流失风险的分类组合预测技术；Colgate采取问卷调查等方法对爱尔兰银行在学生层面的市场客户稳定性进行研

3、究，研究客户流失的影响因素和流失率；Peltier等提出市场细分的方法，他们首先对个案客户进行与心理变量因素相关的问卷调查，分析心理变量因素后对顾客进行分类，再深入解读分类后得到的每一个分类群体的人口统计特征，最终通过建立数据挖掘模型的预测功能来预测客户交叉营销的机会。国外的许多研究机构和银行在这方面也进行了大量实质性的探索和技术开发，并已广泛运用于银行业。早在上世纪90年代末，在美国约有一半以上的银行运用了数据挖掘技术。如美国HNC公司开发了Marksman数据挖掘工具，米兰银行则利用IBM公司的IntelligenMiner软件提高营销和金融产品定价的精准

4、度。据有关调查统计显示，数据挖掘技术为银行提供了超过400％的投资回报率。随着高效的数据挖掘方法和系统的开发，国外很多大的银行纷纷将数据挖掘技术运用于经营、管理和决策的各个方面。数据挖掘技术的有效应用已成为国外银行在竞争日益激烈的市场竞争中取胜的重要环节。万方数据基于数据挖掘的银行对私客户行为分析研究1．1．2国内的研究趋势及现状国内的相关研究较晚且多集中于呼叫中心和数据挖掘这两个方向。即使在市场上已经开发出了很多通用的数据挖掘软件，可用于市场探索和计划等，但是在实际应用还很少，在银行业很少有将数据挖掘与我国银行客户行为分析相结合的突出的研究成果，也缺乏相应的

5、经验。国内相应的研究人员主要集中在大学和研究所，也有少量的公司。从总体上来讲，国内银行业运用数据挖掘技术并不成熟，基本处于起步研究阶段，对其强大的分析预测能力不甚了解，将数据挖掘技术在客户行为分析方面的实践运用并不多见。1．2研究意义随着我国改革开放的力度不断加大，银行业一直处于高速发展，改革也在如火如茶地进行着，降低进入门槛，提供政策支持等，使得大量外资银行和民间资本进入银行行业，导致国内银行业竞争压力越来越大。在如此激烈的竞争中银行怎样才能立于不败之地，取决于银行能否在大量的客户信息数据中挖掘出潜在的有用的信息，对客户行为进行分析研究，精确地选择需要的目标

6、客户，并针对不同的类型量身定制管控策略和营销策略。现阶段，各行都前后实施了全国数据集中，客户金融交易渠道越来越丰富和便捷，银行只有提高对客户交易行为分析的时效性，多角度进行分析研究，对优质客户，银行更要为他们提供方便、快捷、适宜的个性化营销服务；对具备可疑行为的客户则须采取相关管控措施并适时启动退出机制，只有这样，银行才能通过错位竞争、差异化发展降低风险、减少资源浪费，增强银行业的核心竞争力，提升银行业整体发展的可持续性，使银行有限的资源获得最大的利润。近年来，各大银行纷纷强调以客户为中心，因此以客户为中心的客户关系管理(CPIvI)技术在银行业的不断发展和深

7、入应用，CRM技术在提升服务水平方面起到了很大的作用。同时，伴随着银行业服务水平不断提高，银行产生并积累了大量的客户信息，充分挖掘这些数据信息内在蕴含的有价值的信息可以给银行的经营决策和风险管理带来极大的帮助。数据挖掘技术的出现，恰好为实现这个目标提供了强大的支持，该技术可以帮助银行在激烈的市场竞争中获取优势资源和关键信息、有效的识别和防范各类经营风险。本文将针对银行对私(即个人)客户的交易行为，通过运用数据挖掘技术和统计分析的方法，实现客户异常行为甄别，为银行客户信息数据分析提供帮助，对银行建立一套行之有效的风险防控机制有积极的促进作用。不仅可以从理论上万方

8、数据浙江工业大学硕士学位论文基于数据挖