基于改进PageRank算法的银行零售业务客户价值排名研究

在银行零售业务交易系统中，如何在大量客户数据交易网络中挖掘出影响力高，潜在价值高的重要发展客户，从而制定相应的业务营销计划，对银行来说是一件至关重要的事情.本文提出一种基于PageRank的改进算法——IER(Improved Enhanced-RatioRank)算法，该算法以客户作为节点，以主动交易金额构成出链权重因子作为有向边，构成一个客户交易网络有向图，通过添加交易次数活跃因子和时间有效性因子等重要因素，从多维角度可以精准有效地挖掘出重要发展客户.最后，利用RFM(Recency, Frequency, Monetary)模型来验证实验结果.实验结果表明，所提算法在银行零售业务交易系统中挖掘重要发展客户有良好的效果.     

CART算法在银行CRM中的应用研究

客户关系管理已从以前的以"产品为中心"的营销模式转变为以"客户为中心"的营销模式。自从我国加入WTO以来,各行各业都遭到了严峻的挑战。尤其是在银行业方面,随着外国银行的步步紧逼,我国银行业的客户将不断减少,收益将日益紧缩。因此引进国外银行先进的管理经验和技术就显得日益紧迫。论文论述了数据挖掘技术在银行业中的应用现状,并介绍了用于决策分类的CART算法,最后使用该算法对银行个人信贷数据进行分析,得出一些重要的决策规则。     

基于决策树算法的银行客户分类模型

利用决策树算法对银行的信用卡客户进行分类,构建了客户分类模型,给出了分类步骤中信用卡的客户类型特征,为银行的信用卡推广业务提供相应策略.     

基于决策树的住房贷款还贷行为分析

与企业贷款相比,个人住房贷款是银行较为优质的贷款品种,是各银行争先开拓发展的贷款项目;运用数据挖掘中的决策树技术,对个人公积金住房贷款数据进行挖掘;通过对个人信息、房屋信息、还贷记录等属性的分析,对客户的还贷行为进行了分类,并得出了一些分类规则.     

基于数据挖掘技术的网络营销策略的实证研究

目的 在大数据背景下,研究销售者运用交易数据挖掘有效客户,认识、评价和提升个人客户的忠诚度.方法 本文根据淘宝某皇冠卖家的客户数据进行实证研究,运用分类树模型、聚类分析等进行分类研究,应用Logistic模型进行预测.结果 识别了有效客户及其特征,并获得有效客户发生购买行为的概率.结论 实践证明,数据挖掘技术能够精确高效地应用于匹配客户营销策略,提升线上销售业绩.     

期货公司客户风险管理的模糊聚类分析

期货公司客户信用风险的控制和管理对期货公司发展与进步有着举足轻重的作用,聚类分析可以作为客户分类方法之一为期货公司所用,而模糊聚类是聚类分析的新方法之一.本文基于期货公司客户的实际交易数据,首先提取若干特征指标作为聚类分析的基本变量,然后分别运用K-均值聚类算法和改进的模糊聚类分析方法对期货公司的客户进行分类,最后将两...     

基于数据挖掘的反信用卡套现方案设计与实现

信用卡套现是指持卡人通过正常合法手续(ATM或柜台)以外的其他手段,将信用额度内的资金以现金方式套取,同时不支付银行提现费用的行为.基于大量数据卡交易信息,将数据挖掘理论应用于信用卡反套现评估中,运用数据挖掘算法中的决策树、KNN模型实现对信用卡套现行为、套现客户的辨别.经过实验验证,模型具有良好的应用效果,能够优化银行反信用卡套现识别、提高银行工作效率.     

大数据驱动下全接触渠道的电力客户精准画像

基于大数据平台和微服务架构，建立电力客户精准画像技术架构，形成大数据驱动下客户画像系统底层标签数据集合，结合模糊C均值聚类算法、决策树及XGBoost算法建立的电力客户标签，生成电力客户精准画像，构建电力客户精准画像体系.实验结果表明，所提方法能够精准挖掘电力客户数据，聚类多种客户标签，有效降低标签分类汉明损失，减小电力客户标签分类误差，确保生成有效电力客户画像.     

浅谈银行个人信贷业务中的数据挖掘

数据挖掘（Datamining）是指从数据中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程。目前数据挖掘技术在欧美发达国家得到了广泛的应用,尤其是在银行、金融、保险等领域更是起到了至关重要的作用。近年来我国在银行业信息化建设方面取得了长足的进步,但在数据挖掘的具体商业应用方面还是起步较晚,与欧美发达国家还存在一定的差距。本文分析了我国银行个人信贷业务面临的主要问题和挑战,提出了对银行信贷客户进行分类的聚类算法,并通过实例对具体银行信贷业务数据进行挖掘分析,所产生的规则能很好地帮助银行管理人员进行决策分析。     

分类挖掘技术在金融客户关系管理中的应用

探讨数据挖掘技术在企业实际工作中的应用方式与应用领域，分析金融客户分类的必要性．针对具体的项目论述对金融客户进行分类的方法．改进了传统的决策树分类挖掘算法即ID3算法，提出了进行数据挖掘结果可视化展现的两层软件结构．该方法在银行客户关系管理系统中投入实际运行，获得了较好的用户反映，对企业的决策支持产生了积极的影响．     

数据聚类算法在客户分类中的应用

介绍了数据聚类算法,提出了采用基于相似度的聚类算法进行客户分类的思路,给出了相似度的计算方法及客户分类的算法,并通过试验结果证明了算法对客户分类的有效性.     

基于3DM的B2C客户分类算法

任何高效的客户关系管理都是以扎实的客户分类为基础,然而电子商务中所搜集到的客户信息往往具有海量、高维度和不完备等特点,传统的客户分类方法很难适合B2C客户数据的分类。研究表明,数据挖掘的实质是知识在不同形态下的转换过程,面向领域的数据驱动的数据挖掘理论(3DM)能将领域知识、先验知识和数据本身的特点有机结合。以电子商务B2C客户数据为例,设计了基于3DM的客户分类算法,通过实例表明,该算法能较好地解决B2C客户数据的分类问题。     

基于3DM的B2C客户分类算法

任何高效的客户关系管理都是以扎实的客户分类为基础,然而电子商务中所搜集到的客户信息往往具有海量、高维度和不完备等特点,传统的客户分类方法很难适合B2C客户数据的分类.研究表明,数据挖掘的实质是知识在不同形态下的转换过程,面向领域的数据驱动的数据挖掘理论(3DM)能将领域知识、先验知识和数据本身的特点有机结合.以电子商务B2C客户数据为例,设计了基于3DM的客户分类算法,通过实例表明,该算法能较好地解决B2C客户数据的分类问题.     

基于信息熵的商业银行客户画像属性约简研究

客户画像是商业银行近年来的研究热点,从高维复杂的客户数据中筛选出有效属性是客户画像中的关键问题.为解决商业银行客户画像过程中,由于银行客户数据维度较高,难以实现精准画像的问题,在对客户数据进行聚类分析的基础上,结合粗糙集理论和信息熵理论,对商业银行投资客户画像属性进行了约简,并提出了属性约简算法,结果表明,该算法能够对...     

核支持向量的主用户活动场景分类算法

针对认知无线电网络中传统频谱感知方法性能不足以及空白频谱利用率较低的问题，提出了一种基于核支持向量的主用户活动场景分类算法，通过判断地理区域内的活动主用户数量及分布情况来提高获得潜在频谱接入机会的可能性。根据核支持向量的边界对主用户活动场景作初分类处理，由此判定当前网络中的活跃主用户发射机的数量。初分类处理既能减少支持向量中矩阵计算量，也能减少人工标记数据所带来的成本。再对每一个初分类处理后的数据进行无监督聚类，从而得到实际对应的主用户活动场景细分类。实验结果表明，所提算法与直接使用核支持向量分类算法相比，不仅改善了频谱感知的性能，同时还大大降低了定标成本及时间成本。     

BP神经网络在数据挖掘分类中的应用

结合人工神经网络对噪声数据具有高承受能力,且对未经训练的数据具有分类模拟能力的特点,讨论了在数据挖掘领域中利用BP网络进行数据分类的实现过程,描述并分析了BP算法.然后,针对银行业务中客户信用政策给出了实例分析,用该算法建立了一个分类模型,根据存款金额、贷款次数、及时还贷率等数据信息实现对客户信用等级的分类.     

基于Prophet框架的银行网点备付金预测方法

提出一种基于Prophet框架的银行网点备付金预测方法,即HC方法(holiday changepoints method)。首先以银行网点交易流水数据为基础,统计每个现金备付周期内的交易存取款额指标,并进行标准化得到备付金时间序列;然后,构建非周期性的节假日列表和趋势转折点列表,利用Prophet框架完成对这2类列表中特殊点的特征计算,有效解决"异常值"和"拐点"的预测问题;最后,结合可视化技术实时观测算法效果调节参数,得到预测模型。以平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和绝对误差这4个性能度量指标来评估HC模型对银行网点备付金时间序列的预测效果。研究结果表明:该算法在银行网点备付金预测问题上相较于ARMA算法和LSTM算法具有更高的准确率。     

RBQENN算法在不平衡数据分类问题中的应用

针对kNN分类算法对不平衡数据进行分类可能偏向多数类的问题,提出了象限壳近邻分类算法。该算法仅选择测试样本象限方向上的最近邻的训练样本来判断其所属类别,从而有效地避免了kNN算法对选取k个最近邻训练样本时可能产生偏向多数类的问题。通过在UCI真实不平衡数据集上的实验,该文提出的分类算法在Recall、F-value和G-mean等评价标准明显优于传统的kNN分类算法。     

一种基于改进最近邻算法的忠诚度预测方法

为了提高忠诚度预测的准确度和效率,该文将K最近邻(K nearest neighbor,KNN)算法和贝叶斯算法相结合作为分类预测策略,提出一种基于改进最近邻算法的忠诚度预测方法。该方法先将高忠诚客户和低忠诚客户当作同一忠诚度类别,即同属于忠诚客户类别,利用贝叶斯算法对数据集进行初步分类,获得非忠诚客户和忠诚客户,再将忠诚客户作为下一步KNN算法的测试数据,对其做进一步分类,得到高忠诚客户、低忠诚客户和非忠诚客户。实验结果表明,该方法不仅能够降低K值即选择多少个邻居对最近邻算法的影响,减少其内存开销,而且能够有效缩短忠诚度分类的时间以及提高忠诚度分类的准确度。     

SOM-K-Means聚类算法在零售银行客户细分中的应用研究

大数据背景下零售银行业的竞争日益加剧,根据客户的特征,将客户进行细分,为客户提供差异化的产品和服务是零售银行实现精准营销的有效途径。K-Means聚类算法是客户细分中的一种重要算法,它的基本思想是将具有更多相同特性的样本聚集到一个类中,使不同类中的样本之间尽可能的远离,而同一类中的样本之间尽可能的相近。为了提高客户细分的精度,提出一种自组织特征映射神经网络(SOM)的KMeans聚类算法(SOM-K-Means)。该算法可以解决K-Means聚类算法随机确定聚类个数和初始聚类中心等影响聚类结果准确性的问题。对某零售银行实证研究表明,SOM-K-Means聚类算法对购买某产品客户的数据进行有效的挖掘分析,根据聚类之间客户的不同特征,为不同客户群体提供个性化营销策略。