分形聚類分析在證券客戶細(xì)分中的應(yīng)用研究.pdf

1、客戶已經(jīng)成為證券公司在激烈的市場競爭中獲勝的重要源泉，而客戶細(xì)分策略就是他們贏得客戶的最好基礎(chǔ)。它可以讓企業(yè)從一個(gè)較高層次來分析整個(gè)數(shù)據(jù)庫中的客戶信息，同時(shí)也使得企業(yè)可以用不同的方式來對(duì)待不同客戶群的客戶，這也是客戶細(xì)分的意義所在。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)為客戶細(xì)分提供科學(xué)的、客觀的決策支持。聚類作為數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)非?；钴S的研究課題，已有不少在客戶細(xì)分中的探索和實(shí)踐的實(shí)例。但是證券市場具有混沌、分形等非線性結(jié)構(gòu)特征，所以對(duì)證券業(yè)的客

2、戶細(xì)分的研究中結(jié)合分形理論--這一非線性理論，將使其更符合特定行業(yè)的特點(diǎn)、更科學(xué)。 本文就是在這樣的理念下，將分形理論結(jié)合到聚類分析技術(shù)中應(yīng)用于證券企業(yè)的客戶細(xì)分。論文首先詳細(xì)的介紹了客戶細(xì)分理論的定義及方式，分析了證券行業(yè)進(jìn)行客戶細(xì)分的重要性和一般方式。然后在闡述了分形理論的思想、六種常用的分形維數(shù)、聚類分析的研究重點(diǎn)后，針對(duì)具有分形特征的大數(shù)據(jù)集，提出了基于網(wǎng)格與分形維數(shù)的聚類算法(GFDC)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明，該算法具有可