基于数据挖掘的银行经营分析系统研究

北方工业大学硕士学位论文在职工程硕士学位论文题目：基于数据挖掘的银行经营分析系统研究研究生：郭浩校内导师：段建勇企业导师：赵伟工程领域：计算机技术2014年12月10日北方工业大学硕士学位论文北方工业大学_______________计算机技术_____________工程领域责任教授（签字）___________年月日学位论文任务书研究生：_________计算机________学院_____________计算机技术______________专业__________________________数据挖掘__________________________研究方向论文题目：_________基于数据挖掘的银行经营分析系统研究_______________________________________________________________________________（2013年10月26日经校学术委员会批准）选题的来源、意义和价值：日趋激烈的市场竞争使得银行业需要从浩如烟海的大量数据中探索业务活动的规律。本文通过数据挖掘对看似无规则的海量数据进行整理，采用算法及模型处理，发现数据间内在联系或推导出有价值的结论，为银行业决策提供了很好的技术支持。学位论文工作自2013年10月26日起至2014年12月10日止呈交学位论文日期2014年12月10日答辩日期2015年1月10日导师(签字)：___________北方工业大学硕士学位论文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的研究工作及取得的研究成果。据我所知，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，也不包含为获得北方工业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北方工业大学有关保留、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。本人授权北方工业大学可以将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、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：华夏银行南昌分行电话：[phone]通讯地址：江西省南昌市中山西路10号邮编：330025北方工业大学硕士学位论文摘要中国在加入WTO后，金融行业面对的竞争越来越激烈。尤其是近些年各大商业银行的崛起，使得银行在加强自身发展、完善经营管理体制的同时，更重要的是提高整体服务意识。当前如何利用先进的科学技术帮助银行建立客户管理系统，分析银行经营数据，实现客户分类，已成为所有银行急需解决的问题。本论文根据银行的主要业务需要，基于数据挖掘技术，进行了银行客户关系管理系统的研究，具体工作主要包括以下几个方面：(l)论文简要介绍了选题的背景和意义，在此基础上概述了银行客户关系国内外研究发展现状和趋势。介绍了Apriori算法、ID3算法、C4.5算法、K-均值聚类算法、最近邻聚类算法等几种常用的数据挖掘算法。(2)应用聚类算法分析银行经营数据，建立客户细分模型。通过模型能够深入了解银行客户人群的组成结构和不同人群的特征，这样可以使得银行能精确地知道当前现有客户的基本情况，让有价值的客户不丢失，让低价值的客户有所转变，如果没有价值的客户实在营销不了，则可取消。利用协同过滤算法，实现向客户针对性的提供银行产品。(3)论文以某银行网点的营业数据为数据源，进行研究。根据数据中客户当前拥有该银行的产品的具体情况，计算这个客户对银行的贡献，再根据贡献的大小，对客户进行不同级别的分层。如果银行的优良客户还拥有其他外延产品，则进行AP聚类，得到客户群。(4)根据上述研究，以某银行现有的网络框架进行银行经营管理系统的设计和实现。其中，客户管理模块采用了数据挖掘所得客户群体，经试运行，该系统得到了良好效果。关键词：数据挖掘，客户关系管理，AP聚类北方工业大学硕士学位论文AbstractSinceChinajoinedtheWTO,thefinancialindustryisfacingincreasinglyfiercecompetition.Inparticular,theriseofcommercialbanksinrecentyears,makingthebankstostrengthentheirowndevelopment,improvethemanagementsystem,whilemoreimportantistoimprovetheoverallsenseofservice.Howtouseadvancedscienceandtechnologytohelpbanksbuildcustomermanagementsystems,toanalysisoperatingdataofbanks,hasbecomeanurgentproblemforallbanks.Inthispaper,accordingtothebank'smainbusinessneeds,basedondataminingtechniques,studiedbankcustomerrelationshipmanagementsystem,specificworkincludesthefollowingaspects:(l)Paperintroducesthebackgroundandsignificanceofthetopic,onthisbasis,overviewsthebankcustomerrelationshipstatusandtrendsofresearchanddevelopmentathomeandabroad.AndintroducestheApriorialgorithm,ID3algorithm,C4.5algorithm,K-meansclusteringalgorithm,thenearestneighborclusteringalgorithm,andsoonseveralkindsofcommonlyuseddataminingalgorithms.(2)Clusteringalgorithmisusedtoanalyzebusinessdataandestablishcustomersegmentationmodel.Throughthemodeltogainthestructureandcharacteristicsofthecompositionofdifferentpopulationsofbankcustomersofthecrowd,sothatbanksaccuratelygraspthestatusofexistingcustomers,stablevaluablecustomers,transforminglow-valuecustomers,andeliminatenovaluecustomers.Usingcollaborativefilteringalgorithmstoprovidecustomerstargetedbankingproducts.(3)Paperstudiedbusinessdataofonebranchofabank.Accordingtothedatainthespecificcircumstancesofthecustomercurrentlyownsthebank'sproductstocalculatethecontributionofcustomerstobank,layeringcustomersaccordingtothesizeofthecontributionofthedifferentlevels.Iftheexcellentcustomersalsohaveotherextensionproducts,useAPclusteringtogetcustomerbase.(4)Accordingtothestudy,thedesignandimplementationofbankmanagementsystembasedonframework.Amongthem,thecustomermanagementmoduleusingdataminingtogetcustomergroups,afterthecommissioning,thesystemmadeangoodeffect.Keywords:datamining,customerrelationshipmanagement,APclustering北方工业大学硕士学位论文目录摘要................................................................目录..............................................................第一章绪论........................................................11选题背景和意义..............................................12国内外研究现状及趋势........................................23.主要内容....................................................3第二章相关基础知识................................................51客户关系管理(CustomerRelationshipManagement，CRM).........51.1银行客户关系管理中的客户划分分析的意义...............52数据挖掘....................................................72.1数据预处理...........................................72.2关联规则挖掘.........................................72.2.1基本概念...........................................72.2.2Apriori算法.......................................92.2.3用FP-tree挖掘频繁集...............................92.3分类................................................102.3.1ID3算法..........................................102.3.2C4.5..............................................112.3.3Bayes法..........................................112.4聚类分析............................................122.4.1聚类分析中的数据类型..............................122.4.2K-平均聚类算法....................................132.4.3K-中心点聚类方法..................................142.4.4最近邻聚类(NearestNeighbour)........