【摘 要】
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伴随着电子化及信息化的加速推进,大数据时代应运而生,传统银行网点转型也在大数据时代中提上议事日程。邮政储蓄银行总行在2015-2017年度工作报告中明确提出了网点智能化的要求,但在实际运行中,依然存在网点数量分配不平衡不合理、网点排队等候时间较长、成本高投入产出比大等问题,影响智慧网点的健康发展。本研究将基于目前邮政储蓄银行智慧网点运营的大数据积累,通过大数据分析,提高邮政储蓄银行智慧网点的建设管
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伴随着电子化及信息化的加速推进,大数据时代应运而生,传统银行网点转型也在大数据时代中提上议事日程。邮政储蓄银行总行在2015-2017年度工作报告中明确提出了网点智能化的要求,但在实际运行中,依然存在网点数量分配不平衡不合理、网点排队等候时间较长、成本高投入产出比大等问题,影响智慧网点的健康发展。本研究将基于目前邮政储蓄银行智慧网点运营的大数据积累,通过大数据分析,提高邮政储蓄银行智慧网点的建设管理科学化水平。该论文围绕需求分析、模型设计、实证分析的思路展开研究。在需求分析方面,以中国邮政储蓄银行股份有限公司Q县支行为例,从研究主体、总体需求及详细需求等三个方面进行需求分析,介绍了邮政储蓄银行智慧网点建设管理现状,对邮政储蓄银行智慧网点运营管理不足,并结合问题制定了基于大数据分析的邮政储蓄银行智慧网点总体需求,确定了基于大数据分析的邮政储蓄银行智慧网点的定位及布局、服务及流程、运营及组织等三项功能需求。在模型设计方面,结合大数据分析的定义问题、准备数据及生成模型的流程,基于大数据分析的邮政储蓄银行智慧网点整体设计,根据研究需要,模拟了中国邮政储蓄银行股份有限公司Q县支行网点2016-2018年三年的运营数据,对定位及布局、服务及流程、运营及组织等三项功能进行了模型设计。在实证分析方面,根据模拟的数据,基于RFM模型的需求,对2016-2018年之间网点最近一次投入资产距离2018年12月31日的时间、2016-2018年各网点投入资本之后接待顾客总数、2016-2018年各网点最近一次投入资本之后交易毛利润等数据进行标准化处理,再应用SPSS21.0进行K均值聚类分析。同时对2016-2018年网点客户办理业务类型、预约与否、柜台/自助、业务办理时间（秒）、等待时间（秒）等数据应用SPSS Clementine进行分析。基于RFM模型的需求,对客户最后一次来网点办理业务离2018年12月31日的时间（秒）、2016-2018年三年中客户来网点办理业务的总次数（次）、2016-2018年三年中客户来网点办理业务的总金额数（元）等数据进行标准化处理,再应用SPSS21.0进行K均值聚类分析。根据分析,对定位及布局、服务及流程、运营及组织等提出了邮政储蓄银行智慧网点建设管理方案。
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