【摘 要】
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随着经济全球化与网络大数据时代的到来,金融银行正在经历转型升级的时期,面对金融国际化、网络金融等一系列挑战,出现了产品服务单一、客户忠诚度下降、客户流失的情况。而
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随着经济全球化与网络大数据时代的到来,金融银行正在经历转型升级的时期,面对金融国际化、网络金融等一系列挑战,出现了产品服务单一、客户忠诚度下降、客户流失的情况。而数据挖掘作为一门热门技术不断被社会所认知。通过数据挖掘工具,能够实现对经营业务信息数据的分析和挖掘。利用数据挖掘工具,对当前银行已有的庞大的数据资源进行挖掘,为企业提供数据化运营的支撑。利用数字化运营,促进金融银行向精细化管理发展,保持其在大数据时代市场的核心竞争力,以海量数据存储与数据挖掘支撑金融银行的运营战略,能够有效的推动金融银行的管理革命与技术革命。数据挖掘作为一项重要的技术手段,如何与客户关系管理相结合,利用信息技术手段,对金融银行的精准营销提供理论模型与实际案例,成为一项深层次的课题。本文主要以研究数据挖掘在金融银行的客户管理中的流失客户方向为切入点,探索数据挖掘在金融银行中的应用。结合金融银行客户管理中的特点,利用K-MEANS聚类与关联规则对流失客户做挖掘与预测,对流失客户进行画像描述,通过对预测流失客户的营销,在后期对整个研究结果进行评估、反馈。本文重点将描述数据挖掘在预测客户流失场景下的全生命周期流程,应用真实的商业银行的数据仓库中的数据库案例,利用R语言工具建模,关注K-MEANS聚类与关联规则在实例下的流失客户建模成果表现,特别是在应用于客户管理营销下的反馈与应用效果评估,以此通过该解决方案构建数据挖掘与客户管理营销活动的营销管理体系,供业内参考。
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