【正文】 因，提前進行預(yù)防； （ 4）進行風(fēng)險防范。通過與客戶的多種渠道的交互，可以高效、快速、準(zhǔn)確地完成對客戶的反饋，同時可降低服務(wù)的成本； （ 2）對潛在客戶的挖掘。通過客戶關(guān)系管理為營銷人員提供客戶價值信息，發(fā)現(xiàn)哪些客戶能為企業(yè)帶來價值和怎樣使這種價值最大化，促使客戶經(jīng)理和客戶之間建 立緊密的聯(lián)系，保證客戶能夠得到專業(yè)化的服務(wù)，從而提高客戶的忠誠度和企業(yè)的市場競爭力。進行客戶細分是為了使企業(yè)更精確地回答誰是企業(yè)的客戶，哪些客戶有哪些實際需求，哪些客戶對企業(yè)的利潤貢獻最大，哪些是企業(yè)應(yīng)該重點保持的客戶，企業(yè)應(yīng)該如何針對不同用戶提出自己的營銷政策，從而實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化等問題。（陳宏凱， 2020） 簡單說是指將客戶劃分 成互不相交的不同類別，在同一類別里，客戶具有類似的特性。 本文創(chuàng)新點： 利用 Kmean 算法和層次聚類分析方法，分別對客戶進行細分和客戶屬性進行聚類， 不僅能得到客戶的聚類結(jié)果，并且能得到客戶屬性特征的聚類結(jié)果，提出典型客戶特征，為客戶細分提供了更加有效的方法和結(jié)果，為客戶細分的客戶特征的選取提供了參考。本文利用 文獻研究法 ， 定量分析法 ， 定性分析法 等方法對相關(guān)理論和方法進行闡述并進行具體實踐。 主要內(nèi)容和創(chuàng)新點 利用數(shù)據(jù)挖掘算法在商業(yè)銀行客戶細分中進行實際應(yīng)用，并為商業(yè)銀行在客戶細分方面 提供決策支持。 此外，花旗還向已有客戶交叉銷售新產(chǎn)品，并且取得了巨大的成功。 在商業(yè)智能的幫助下，花旗銀行可以按照客戶為銀行創(chuàng)造盈利的多少和盈利潛在可能性的大小將自己的客戶進行分類，進而根據(jù)不同客戶以往的消費習(xí)慣，預(yù)測其未來的消費傾向，并結(jié)合外部經(jīng)濟、人口統(tǒng)計等相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測未來的市場發(fā)展趨勢。他們加強同客戶的忠誠關(guān)系，把客戶當(dāng)作一項資產(chǎn)來管理和開發(fā)。一旦獲得了這些信息，銀行就可以改善自身營銷。而目前西方商業(yè)銀行對客戶資源有一個很好的細分，業(yè)務(wù)針對性較強，對一般客戶的金融服務(wù)主要是通過 ATM等自助終端來實現(xiàn)，而將目標(biāo)客戶鎖定在中高收入階層（鄒江、張維然， 2020）。 2 我國商業(yè)銀行對客戶資源沒有細分，沒有相應(yīng)的客戶定位，對所有客戶都一視同仁。雖然這些劃分對商業(yè)銀行的客戶管理也是很有意義的，但卻無法滿足諸如對哪些客戶的潛在價值更高、哪些客戶的資信程度更高、客戶群有哪些特征等復(fù)雜分析需求。 國內(nèi)商業(yè)銀行在過去的十幾年中，一直堅持以產(chǎn)品為中心的經(jīng)營理念，并以此來進行部門人員的設(shè)置及信息化系統(tǒng)的開發(fā)，其結(jié)果是導(dǎo)致各個產(chǎn)品系統(tǒng)之間大多相對獨立，毫無關(guān)系，客戶的各項信息分布于多個系統(tǒng)中，各系統(tǒng)自己的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)也各不一致，客戶信息無法全面展現(xiàn)。目前金融業(yè)實施的大多數(shù)數(shù)據(jù)庫只能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、查詢、統(tǒng)計等較低層次的功能，卻無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的各種有用的信息，譬如對這些數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)模式及特征，然后可能發(fā)現(xiàn)某個客戶、消費群體或組織的金融和商業(yè)興趣，并可觀察金融市場的變化趨勢。通過聚類分析和決策樹分析能快速的為銀行進行客戶分類，并針對每一客戶群體實施具體的客戶關(guān)系管理策略和市場營銷策略。所以，更加科學(xué)有效的客戶關(guān)系管理和客戶細分，不僅能為企業(yè)帶來便捷，針對目標(biāo)客戶有的放矢，減少不必要的損失，更能提高企業(yè)的競爭力，為企業(yè)帶來更大的效益。 隨著信息經(jīng)濟 時代的到來，銀行從客戶關(guān)系管理中獲得大量的客戶信息，但是如何利用好這些珍貴的戰(zhàn)略資源，并通過這些資源對客戶進行分類、保持和發(fā)展，已成為決定商業(yè)銀行在競爭激烈的行業(yè)中獲得成功的關(guān)鍵?？蛻絷P(guān)系管理便成為商業(yè)銀行提高盈利的重要途徑和手段。 Information System Abstract: With the development of our country’s economic and the reforming and opening up policy, the information technology and the financial sector develop faster than before,pan ies can get a large scale of customer information from customer relationship management. While how to make full use of these precious resources, divide customer into different clusters, keep and develop customers through these resources, the problem has been the key factor of winning succ ess of the intense petition of mercial banks. Face to these to be solved problems, date mining is a good choice for managers to make cust omer segmentation. It can do customer segmentation for banks quickly and give ideas to every cl uster with lower cost, higher benefit and more appropriate service. This article elaborated the origin of bank customer segmentation problems, reviewed the li terature, and used the date mining algorithms to make customer segmentation. It elaborated the use and importance of customer segmentation, introduced the date mining algorithms and ways of customer segmentation, selected population characteristics and behavior characteristics, using kmean algorithm and hierarchical clustering methods for date mining to do customer segmen IV tation, changed the results of customer clustering and variable clustering into useful tactics about customer segmentation and marketing, and give decision support for banks at last. Keywords： Customer Segmentation； Date Mining； Cluster Analysi 1 1 前言 問題的由來 隨著改革開放以來中國經(jīng)濟的迅速發(fā)展和騰飛，信息技術(shù)快速興起的和金融行業(yè)的蓬勃發(fā)展，我國的金融行業(yè)特別是銀行業(yè)面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn)。文章闡明客戶細分的重要意義和作用，介紹 了數(shù)據(jù)挖掘的算法和客戶細分的方法，選取人口特征和行為特征的相關(guān)變量分別采用 Kmean算法和層次聚類法對銀行客戶進行數(shù)據(jù)挖掘，得出個案的聚類結(jié)果和變量的聚類結(jié)果，并將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果轉(zhuǎn)換成具有實用價值知識，最后將結(jié)果轉(zhuǎn)換成客戶細分方式和營銷策略，為銀行決策提供支持。通過聚類分析能快速的為銀行進行客戶分類，并針對每一客戶群體實施具體的客戶關(guān)系管理策略和市場營銷策略，用最少的成本，為客戶帶來最合適的服務(wù)，并為企業(yè)創(chuàng)造最高的價值。 I 畢業(yè)論文 數(shù)據(jù)挖掘算法在銀行客戶細分中的應(yīng)用 目錄 1 前言 ...............................................................................................................................................................1 問題的由來 .......................................................................................................................................1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ..............................................................................................................................1 主要內(nèi)容和創(chuàng)新點 ..........................................................................................................................2 2 數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)銀行客戶細分 .................................................................................................................3 客戶細分 ...........................................................................................................................................3 客戶細分的概述 ...................................................................................................................3 銀行客戶細分在客戶關(guān)系管理中的意義 .........................................................................4 數(shù)據(jù)挖掘 ...........................................................................................................................................4 數(shù)據(jù)挖掘的概述 ...................................................................................................................4 數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用途徑 .........................................................................6 3 數(shù)據(jù)挖掘方法在銀行客戶細分中的應(yīng)用 ................................................................................................6 數(shù)據(jù)挖掘的一般過程 ......................................................................................................................6 客戶分類指標(biāo)的建立 ......................................................................................................................7 客戶數(shù)據(jù)的選擇和準(zhǔn)備 ..................................................................................................................8 數(shù)據(jù)選擇 ...............................................................................................................................8 數(shù)據(jù)預(yù)處理 ...........................................................................................................................8 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 ...............................................................................................................................9 數(shù)據(jù)挖掘 .................................