基于遺傳算法的貝葉斯分類器及在CRM客戶保持中的應用.pdf

1、隨著經(jīng)濟全球化，信息時代的來臨，金融行業(yè)的競爭環(huán)境發(fā)生了天翻地覆的變化。在西方發(fā)達國家中，信用卡的普及、提前消費的觀念被社會廣泛所接受使得各大金融機構(gòu)將目光放在了信用卡客戶的借貸經(jīng)營中。同時，客戶對市場的了解越來越深，對信用卡提供商要求也越來越高。這些嚴峻的現(xiàn)狀使得企業(yè)不得不將經(jīng)營理念向“以客戶為中心”轉(zhuǎn)變。因此，如何吸引并保持現(xiàn)有客戶、培養(yǎng)和挖掘潛在客戶已成為企業(yè)競爭的焦點，良好客戶關(guān)系的提升成為信息時代的致勝關(guān)鍵。 客戶保持

2、是客戶關(guān)系管理的一個重要組成部分，精明的市場的經(jīng)營策略是盡可能的保持與現(xiàn)有客戶的長期合作關(guān)系。在金融行業(yè)中，一個企業(yè)擁有上百萬個客戶，在如此龐大的群體中實施客戶保持策略的開銷是難以想象的。因此對現(xiàn)有客戶進行分類，找出潛在的流失客戶是客戶保持得以實施的關(guān)鍵因素。 然而客戶的行為狀態(tài)存在著很大的不確定性，其出現(xiàn)和變化不能通過簡單的物理規(guī)律加以確定。在金融行業(yè)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，擁有大量客戶信息和客戶歷史交易信息，如何管理和分析大量，龐雜

3、的信息，從中找出對企業(yè)管理決策有價值的信息則需要有先進的技術(shù)和工具的支持，而數(shù)據(jù)挖掘等新興技術(shù)的出現(xiàn)為數(shù)據(jù)分類問題提供了良好的支持。隨著數(shù)據(jù)挖掘的興起，對數(shù)據(jù)分類問題的研究也越來越多，其中貝葉斯分類器是解決不確定性分類問題的一個非常有效的工具。 目前，我國在金融行業(yè)的客戶保持的研究與西方還有很大差距，隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展，人民消費水平的提高和消費觀念的更新，信用卡的普及是必然的發(fā)展趨勢，隨著中國加入WTO，世界各大金融機構(gòu)將對我國

4、的企業(yè)產(chǎn)生強大的沖擊，客戶保持策略可以提高我國企業(yè)的競爭力，是在經(jīng)濟全球化的市場環(huán)境中得以生存的關(guān)鍵。因此本研究課題具有重要的理論與實際意義。 本文首先分析了當今西方發(fā)達國家中金融行業(yè)中的背景，針對金融業(yè)中客戶保持的特點，進行了大量的統(tǒng)計和分析，使用遺傳算法來構(gòu)造貝葉斯分類器模型，構(gòu)造出的分類模型擁有較高的分類精度，可以從大量的客戶中準確地找出少數(shù)潛在流失的客戶。本文研究的貝葉斯分類器構(gòu)造算法已經(jīng)作為核心模塊嵌入在潛在流失客戶預

5、測系統(tǒng)中，在一家知名的日本企業(yè)中得以應用，并獲得了滿意的結(jié)果。 本文主要的研究目標是貝葉斯分類器網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的構(gòu)造算法，在對現(xiàn)有的構(gòu)造算法的研究的基礎上，提出了基于遺傳算法的貝葉斯網(wǎng)絡分類器的新的構(gòu)造算法，在相同訓練數(shù)據(jù)和評價數(shù)據(jù)下，對該算法和現(xiàn)有的構(gòu)造算法進行仿真，結(jié)果證明，基于遺傳算法的貝葉斯分類器擁有更高的分類精度。同時，在該算法的基礎上，開發(fā)了潛在流失客戶預測系統(tǒng)，并應用在實際之中。 本論文的研究工作為數(shù)據(jù)挖掘中的不