文档介绍：浙江工商大学
硕士学位论文
基于相关度关联分类算法的信用卡客户细分模型研究
姓名:王娜
申请学位级别:硕士
专业:管理科学与工程
指导教师:琚春华
20100101
基于相关度关联分类算法的信用卡客户细分模型研究摘要的运营模式已逐步向以客户为中心的国际模式转变,银行要保持市场杂分析需求。而基于数据挖掘技术的分类方法的出现,为解决海量数据下的复杂客户细分问题提供了新的解决方法,同时也为以信用卡客实现对客户的细分,进行针对性的营销,从而提高客户满意度和自身的竞争价值。主要研究内容如下:第一,对关联分类算法进行了深入研究,尤其是对经典算法进行信用卡使用过程中的消费行为,并考虑到用户的行为中所隐含的价值,提出了从客户的个人特征、客户的消费行为和客户的终身价值这随着信用卡市场竞争的加剧,客户多元化特征的呈现,国内银行的领先地位就必须主动进行客户细分。传统的客户细分大多基于经验或者简单的统计方法,无法满足日益增长的数据量以及业务发展的复户细分为基础的针对性营销提供了有效工具。本文在基于国内外相关研究的基础上,针对银行中所存在的大量信用卡数据,采用关联分类算法对银行的信用卡客户数据进行挖掘,了详细地分析,并进行了客观的比较,为本文提出的关联分类的改进算法建立理论前提。第二,构建了面向信用卡客户细分的指标体系。通过研究客户在
三个维度进行全面分析,在此基础上构建了面向信用卡客户细分的指标体系,以此作为客户细分的依据。第三,提出了基于相关度的关联分类算法。首先,采用相关度与贪婪算法相结合的方式,用相关度取代传统的置信度作为规则质量的评估标准,在规则产生步骤直接删除不相关或弱相关的规则。然后,采用规则优先度排序剪枝策略和数据库覆盖修剪策略相结合的方法,从初始的分类规则集中选择适当的分类规则集合来构建分类器。最后,使用分类器对测试数据集进行分类和预测。通过实验证明,算法具有较好的分类效果,减少了运算时间和存储空间的第四,提出了基于相关度关联分类算法的银行信用卡客户细分的模型。以银行客户数据为数据源,采用算法为关键技术,对频繁属性集和类标签之间的相关度进行计算,实现对信用卡关键词:信用卡;关联分类;相关度;客户细分占用。客户的细分,并根据分类结果提出了相应的营销模式和个性化营销手段。基于相天鹰戈联分类算法的信用卡客户细分模型研究
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,随着国内金融市场逐渐走向自由化与国际化,新兴金融商品不断引入国内市场,尤其是信用卡业务已经深入到人们的日常经济生活中,成为各大银行竞相发展的业务,加剧了银行之间的竞争。隠】指出,在日趋激烈的市场竞争中,越来越多的厂商逐渐体会到花下大笔的金钱与时间利用广告促销吸引新顾客所能带来的利益,可能不如维持现有顾客的满意度与忠诚度而带来的收益。因此,各大银行不断推出各种各样的营销策略,以赢得新客户和保持现有客户。但银行过去都是“以账户为中心”进行客户管理,客户的信息得不到综合全面的体现,因此银行的营销活动和对客户的管理常常没有获得预期的效果。在这种情况下,只有建立以客户为中心的管理信息系统,通过对大量信息的分析,用市场区隔技术将客户分群,使得各个群体具有相似的消费特征或人口统计特征【浚从而对不同的客户群开展有针对性的目标营销。传统的客户细分方法一般是根据决策者的经验,或者是根据客户简单的属性特征统计对客户进行划分,对客户的评判仍停留在静止的、片面的、主观的水平,不能对客户做出动态的、全面的、客观的评价和准确、高效的选择。随着网络技术的发展和计算机在银行的使用同益广泛,各种客户信息数据库不断建立,银行将积累越来越多的客户数据。面对海量的数据,传统的客户细分方法更将显得力数据挖掘技术的出现为解决海量数据下的复杂客户细分问题提供了新的解决方法,为银行开展以信用卡客户细分为基础的针对性营销提供了有效工具。,其主要功能是在大量数据中自动发现潜在的有用知识Mü萃诰蚣际酰谝心诓丰富的客户资料和历史消费数据中挖掘潜在的有用信息,对信用卡客户进行市场细分,将客户划分出一个可以识别的客户群类,并在此基础上进行金融产品创新,不从心。基于相关度关联分类舅法的信用卡客户细分模型研究’
.芯恳庖实现提供差别化的服务来提高银行自身的市场竞争力。虽然国内外在数据挖掘方面已取得了很多成功的经验,但目前常用于