聚類分析在銀行客戶細(xì)分中的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來，隨著社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，市場(chǎng)環(huán)境日益殘酷，企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈，對(duì)于銀行業(yè)來說也同樣如此，如何才能在這樣殘酷的環(huán)境下立于不敗之地，是所有銀行都需要考慮的問題。特別是大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，所有企業(yè)包括各大銀行都已經(jīng)積累了大量的數(shù)據(jù)，但是如何從這些海量數(shù)據(jù)中找到最有利于銀行發(fā)展的主要數(shù)據(jù)信息，對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷、提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，是各大銀行所面臨的一大難題。
　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)正好解決了這一問題，聚類分析算法作為數(shù)據(jù)

2、挖掘技術(shù)中的一種重要算法，它對(duì)于銀行未來的發(fā)展尤為重要，然而目前一些研究中的所采用聚類分析方法都會(huì)存在一定的弊端，通過結(jié)合理論與實(shí)際，本文分析聚類算法在銀行客戶細(xì)分中的應(yīng)用。首先介紹了論文的研究背景、國(guó)內(nèi)外的研究發(fā)展現(xiàn)狀及研究成果，并對(duì)客戶關(guān)系管理和企業(yè)客戶細(xì)分的概念、特征及現(xiàn)狀進(jìn)行分析，從銀行實(shí)際業(yè)務(wù)情況出發(fā)，選取最適宜的客戶細(xì)分的指標(biāo)，運(yùn)用K-means聚類算法建立模型進(jìn)行聚類分析，最后對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行總結(jié)，分別對(duì)各個(gè)類別客戶的特點(diǎn)進(jìn)