基于数据挖掘的银行业个性化服务模式研究与实现.pdf

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1、基于数据挖掘的银行业个性化服务模式研究与实现作者姓名谭存学校导师姓名、职称鱼滨教授领域软件工程企业导师姓名、职称李向伟高工申请学位类别工程硕士提交学位论文日期2014年10月学校代码10701学号10115002分类号TP311密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于数据挖掘的银行业个性化服务模式研究与实现作者姓名：谭存领域：软件工程学位类别：工程硕士学校导师姓名、职称：鱼滨教授企业导师姓名、职称：李向伟高工提交日期：2014年10月ResearchandImplementationofBankPersonalizedServiceModeBa

2、sedonDataMiningAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofSoftwareEngineeringByTanCun(SoftWareEngineering)Supervisor:YuBinLiXiangweiOctober2014西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，

3、除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全

4、部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要随着IT技术日益快速的发展以及经济全球化的不断深化，银行业将面临诸多发展方面的挑战：一是市场竞争加剧，从而导致商业银行之间的各类产品的差异化将会变得越来越小，因此基于产品的竞争优势将不再显著；二是客户对银行产品的需求愈来愈趋于个性化和多样化，因此商业银行产品或服务的单一化将无法满足全部客户

5、的需求；三是互联网时代信息沟通变得简单易行,所有产品以及服务都通过网络展示其信息，客户将具有很大选择自由度。因此现代商业银行要在竞争十分激烈的市场中有所做为，必须要借助信息化、智能化的手段和方式，才能更深刻的了解客户需求，更准确的评价客户价值，挖掘潜在客户，培育重点客户，为有价值的客户提供优质化、个性化的产品和服务，提高此类客户对商业银行的满意度和忠诚度。因此研究基于数据挖掘的个性化服务对银行自身来说是必由之路。本文将运用数据挖掘中模糊聚类技术以及贝叶斯网络技术，分析客户的基本信息以及客户的操作日志等有价值的信息，对客户进行细分，并建立能够区分

6、出不同细分群体的潜在价值的用户细分模型。最后通过客户细分模型帮助银行相关人员实施个性化服务，提高银行的核心竞争力。本文以银行客户记录为对象，通过分析客户记录的基本信息以及操作日志信息，最后找出7种最具价值的信息属性作为训练模型的属性集，综合利用上述两种数据挖掘方法建立细分模型，并提出评价细分结果的方法依据。主要研究内容为：第一，利用模糊聚类分析和贝叶斯网络来构建客户细分模型，客观、科学地依据客户特点将客户细分，具体方法是：首先对客户样本进行不同取值下的模糊聚类，然后在每个类中使用贝叶斯网络计算属性的相依性概率，在此基础上建立了能够有效细分客户

7、的细分模型；第二，基于客户细分结果的可行的客户个性化服务模型研究，以满意客户个性化的服务要求，对于一个准备要实施的个性化服务可以利用上述建立的细分模型以及相关的代价参数，收益参数进行评价，通过评价来判断是否是可行的。最后我们从数据库中随机的选取了5000个样本数据，经过数据清理，数据预处理。然后在处理完的数据中再次随机选取其中2000个样本作为训练模型的数据样本集U。同时我们选取1000个样本作为测试数据样本集T，其中测试样本集中，理财产品A的数量为400，理财产品B的数量300，基金产品C的数量300。通过实验验证表明，进行=0.75时，模

8、型的整体分类正确率是最高的，同时也说明模型可以用来作为银行客户细分的依据，为银行决策者提供科学的决策支持。关键词：个性化服务，客户细分，模糊聚类，贝叶