基于数据挖掘的H证券公司客户细分研究

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1、暨南大学硕士学位论文题名（中英对照）：基于数据挖掘的H证券公司客户细分研究ResearchonCustomerSegmentationofHSecuritiesCompanyBasedonDataMining作者姓名：彭洁玲指导教师姓名校内导师刘汉民博士、教授及学位、职称：校外导师关小懿博士学科、专业名称：管理学工业工程学位类型：专业学位论文提交日期：2017年5月论文答辩日期：2017年6月答辩委员会主席：论文评阅人：学位授予单位和日期：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行

2、的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得暨南大学或其他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作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解暨南大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权暨南大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数

3、据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编：摘要随着信息时代的来临，企业的竞争环境发生了巨大的变化，逐渐由过去的“以产品为中心”转变为“以客户为中心”。在客户经济时代，企业必须把客户当作企业最重要的资源，把客户关系管理作为提高企业核心竞争力的法宝。而高效的客户关系管理必须以扎实的客户细分为基础。然而，传统的客户细分都是以

4、客户的统计学特征为依据，不能揭示客户内在的价值，更不能全面地反映客户关系的质量。因此传统的客户细分不可能为客户保持和资源优化配置提供科学的依据。基于此，本文提出了基于数据挖掘技术的客户细分方法。本文以H证券公司的客户细分管理为研究对象，通过实地调研与访谈反馈，发现其在客户细分管理上存在着三大问题，分别是客户细分的维度单一、客户价值的动态反映不足以及客户细分方法简单不科学。结合国内外学者相关研究成果和客户关系管理、客户细分、数据挖掘的理论基础，针对上述问题给予科学合理的解决方案：首先，从客户价值和

5、客户忠诚度两个维度出发，构建了一套涵盖16个变量的符合H公司行业特征和企业特点的细分指标体系；其次，采用因子分析法对多个细分变量进行降维，提取潜在公共因子个数和获取因子解释信息的能力，并计算每个客户在公因子上的得分，作为聚类算法的聚类对象；再次，在分析K-means聚类算法和SOM神经网络算法优缺点的基础上，提出一种基于SOM的K-means两阶段聚类组合算法，使两类算法的优点相结合并弥补各自的不足。运用该组合聚类算法对客户进行细分，并采用簇内方差值、基于聚类分布的有效性度量（ocq）和稳定性指

6、标验证了该算法的有效性。最后，根据最终的客户细分结果，提出企业的资源投入策略及客户保持策略等战略决策。以期指导企业解决问题，希望为诸多证券企业科学有效的客户细分提供一些实用型的参考方案。关键词：客户细分；因子分析；SOM-K-means；证券行业IABSTRACTWiththeadventoftheinformationage,thecompetitiveenvironmentofenterpriseshasundergonetremendouschanges,graduallyfromthep

7、ast"product-centric"to"customer-centric."Intheeraofcustomereconomy,enterprisesmustregardcustomerasthemostimportantresourcesofenterprises,andregardcustomerrelationshipmanagementasatooltoimprovethecorecompetitivenessofenterprises.Efficientcustomerrelat

8、ionshipmanagementmustbebasedonsolidcustomersegmentation.However,thetraditionalcustomersegmentationisbasedonthecustomers’statisticalcharacteristics,cannotrevealtheintrinsicvalueofcustomers,andcannotfullyreflectthequalityofcustomerrelationships.Therefo