【正文】 LOGO 數(shù)據(jù)挖掘在投資理財(cái)分析中的運(yùn)用 —— 基于 CATI的數(shù)據(jù)挖掘模型 DMC LOGO 目 錄 研究結(jié)論及其建議 5. 投資理財(cái)建模分析 4. 3. 數(shù)據(jù)挖掘流程 2. 緒論 1. 投資理財(cái)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) DMC LOGO 論 研究背景 研究動(dòng)機(jī) 研究目的 研究問題與范圍 報(bào)告架構(gòu)與研究流程 DMC LOGO 研 究 背 景 ? 臺(tái)灣經(jīng)濟(jì)狀況 : DMC LOGO 研 究 背 景 ? 臺(tái)灣經(jīng)濟(jì)狀況 : DMC LOGO ? 臺(tái)灣股市 : DMC 研 究 背 景 LOGO 個(gè)人理財(cái)熱度比較平穩(wěn) 臺(tái)灣人的投資理財(cái)觀 臺(tái)灣經(jīng)濟(jì)在起伏中進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展期 臺(tái)灣民眾投資 狂熱逐漸消退 有財(cái)富積累 ,財(cái)務(wù)壓力較小 ,理財(cái)愿望相對較弱 臺(tái)灣部分資金 流向海外投資 DMC 研 究 背 景 LOGO ?由于市場競爭日益激烈，再加上民眾投資熱情 減退 ，證券公司要如何挖掘潛在的客戶，創(chuàng)造客戶的需求，針對客戶的行為做出適當(dāng)?shù)臓I銷決策，最大化自己和盈利，建立自身的核心競爭力，對于證券公司的發(fā)展乃至生存都是至關(guān)重要的。 DMC 研 究 背 景 LOGO 研 究 動(dòng) 機(jī) 客戶細(xì)分 企業(yè)在明確的戰(zhàn)略業(yè)務(wù)模式和專注市場中根據(jù)客戶的價(jià)值、需求和偏好等綜合因素對客戶進(jìn)行分類，對不同的客戶群提供具有針對性的產(chǎn)品、服務(wù)和營銷模式。 交叉銷售 指向現(xiàn)有客戶提供新的產(chǎn)品和服務(wù)的營銷過程。企業(yè)通過對原有客戶實(shí)施交叉銷售既可以因銷售額的增長而獲益，又可以通過為客戶提供更多更好的產(chǎn)品和服務(wù)來增進(jìn)與客戶間的良好關(guān)系。 DMC 客戶獲得 它對于企業(yè)發(fā)現(xiàn)自己的潛在客戶群，提高市場活動(dòng)的回報(bào)率，有的放矢地進(jìn)行營銷起到至關(guān)重要的作用 。 LOGO 商務(wù)智能 1 數(shù)據(jù)挖掘 2 數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程 3 2 數(shù)據(jù)挖掘流程簡介 DMC LOGO 商務(wù)智能 商業(yè)信息 商務(wù)智能是一系列商業(yè)活動(dòng)行為的數(shù)據(jù) 收集與信息轉(zhuǎn)化作業(yè)，協(xié)助企業(yè)制訂出 最佳的策略主題與策略目標(biāo)。 商務(wù)智能能透過數(shù)據(jù)的淬取、整合及分 析，支持決策過程的技術(shù)和商業(yè)處理流程 商務(wù)智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息收集、管 理和分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的商務(wù)數(shù)據(jù) 和信息，增強(qiáng)綜合競爭力的智慧和能力” DMC LOGO 數(shù)據(jù)挖掘 DMC LOGO 數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程 數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程 (CRISPDM) DMC LOGO 3 投資理財(cái)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) DMC 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在證券行業(yè)的應(yīng)用 1 客戶關(guān)系管理 2 本文采用的數(shù)據(jù)挖掘算法 3 本文采用的模型評(píng)估方法 4 LOGO 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在證券行業(yè)的應(yīng)用 客戶交易數(shù)據(jù) 在各個(gè)證券公司的營業(yè)部產(chǎn)生，分布于證券公司的營業(yè)部及證券交易所，屬于相對私有數(shù)據(jù) . 股票行情數(shù)據(jù) 由交易所產(chǎn)生，一些現(xiàn)有的實(shí)時(shí)行情接收分析系統(tǒng)如錢龍、匯金、指南針等都能夠?qū)ζ溥M(jìn)行從簡單到復(fù)雜的分析 整個(gè)運(yùn)營系統(tǒng)產(chǎn)生的兩大類數(shù)據(jù) DMC LOGO 客戶關(guān)系管理 DMC 即如何留住客戶，以降低開發(fā)新客戶的成本 客戶描繪 目標(biāo)市場 購物籃分析 客戶關(guān)系管理 數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用方式 準(zhǔn)確篩選營銷對象 幫助零售業(yè)者了解客戶的消費(fèi)行為，以提高顧客的消費(fèi)額 應(yīng)用于如何獲得新顧客 LOGO 本文采用的數(shù)據(jù)挖掘算法 DMC Decision Tree 決策樹 Logistic Regression 羅吉斯回歸算法 Cluster 群集算法 Association 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 Na239。ve Bayes Classifer 貝氏機(jī)率分類算法 Neural Network 類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 挖掘模型 LOGO