基于数据挖掘的信用卡客户细分与目标营销模型研究
基于数据挖掘的银行客户分类研究
基于数据挖掘的银行客户分类研究基于数据挖掘的银行客户分类研究摘要：针对银行竞争日益加剧，传统的客户管理方式日益难以满足客户需求的现状，本文提出一种基于改进的k-means聚类算法的客户细分方法，该方法针对k-means聚类算法易受噪声点干扰、对初始的中心点非常敏感、无法确定聚类个数的不足，通过剔除低密度数据点的方法去除噪声点，并结合数据点的密度和相对距离，选取间隔较远的高密度数据点作为初始化中心点，最后通过改进的silhouette评价指标确定聚类个数及聚类结果。
本文最后基于该方法对银行客户数据进行聚类分析，并根据聚类结果制定出针对性的营销策略，实验结果表明：该方法能很好地解决传统k-means 聚类算法的不足，在实际应用中可以解决银行客户细分问题，有助于提升营销决策质量和客户关系管理。
关键词：客户细分；数据挖掘；k-means0 引言近年来，随着国家逐步加大对金融政策的改革，市场存、贷利率逐步放开，商业银行之间的竞争日益激烈。
而银行之间的竞争根本上则是对客户的争夺，如何赢得客户并将客户价值最大化已经成为金融行业生存的发展的决定性因素。
然而随着客户的需求日益多样化，传统的营销方式已经日益难以满足客户需求，在此背景下，银行必须充分挖掘客户信息，从而了解自己客户群的特征以及不同需求，进而对客户进行分类管理，实行针对性的营销、维护以及淘汰。
这样不仅可以稳定、拓展客户群益，同时也能最大限度降低客户管理费用，从而实现银行利润最大化。
信息的高速发展以及银行大数据平台的日益完善，使银行对客户数据的深入挖掘成为可能。
本文在此背景下，提出一种基于改进的的聚类分析方法，并基于该方法对某银行客户样本数据进行聚类分析，将客户细分成有共同特征的客户群，最后针对不同的客户群体制定出有效的营销策略。
1.数据提取客户分析维度的选取对模型的分析结果有着决定性的意义，合理的分析维度不仅需要满足建模的可行性，而且需要能从各个角度反映客户的价值，同时保证其自身之间的独立性和完整性。
基于数据挖掘的银行客户细分模型
称 之 为 关 联 。关 联 规 则 分 析 是 在 交 易 数 据 、 关 系 数 据 或
其他 信息载 体 巾 ， 查找 存在 下项 目集 合或 埘象 集合 之间
２ 数据挖掘技术概述
２ ． １数据 挖掘 概念
数据 挖 掘就 是从 火鞋 的 、 不完 全 的 、 有噪声的、 模 糊
存每 一类 中寻找 模式或 者潜 在 的有 用信 息
（ ３ ） 分 类 方 析
的、 随机 的实 际应 Ｈ Ｊ 数据巾， 提 取 隐含存 其 中 、 人们 事先 小知道 、 但 义是潜 在有 用 的信 息 和知识 的过程 。这 个定
ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｃ ｏｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｂ ａ ｎ ｋ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ． Ｔｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｎ ｋ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅｒ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｘ － ｍｅ ａ ｎ ｓ ａ ｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｎ ｋ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍａ ｋ ｅ ｒ ｓ ．
Ｒｅｎ Ｃｈ ａｎ ｇ— ｔ ａｏ
（ Ｒｕ ｒ ａ ｌ Ｃｒ ｅ ｄ ｉ ｔ Ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ｏ ｆ Ｓ ｈ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｄｏ ｎ ｇ ｙ ｉ ｎ ｇ Ｏｆ ｆ ｉ ｃ ｅ Ｓ ｈ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｄｏ ｎ ｇ ｙ ｉ ｎ ｇ ２ ５ ７ ０ ０ ０ ）
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分综述
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分分类：数据挖掘 | 标签：市场研究数据挖掘RFM模型2012-01-21 21:39阅读(16854)评论(9)这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM 模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。
我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。
一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。
本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS Modeler14.1，Tableau7.0，EXCEL和PPT因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。
先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会：（仅指个人电脑操作平台而言）∙一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件，需要解压缩，都在G字节以上存储单位，一般最好在外置电源移动硬盘存储；如果客户不告知，你大概是不知道有多少记录和字段的；∙Modeler挖掘软件默认安装一般都需要与C盘进行数据交换，至少需要100G空间预留，否则读取数据过程中将造成空间不足∙海量数据处理要有耐心，等待30分钟以上运行出结果是常有的现象，特别是在进行抽样、合并数据、数据重构、神经网络建模过程中，要有韧性，否则差一分钟中断就悲剧了，呵呵；∙数据挖掘的准备阶段和数据预处理时间占整个项目的70%，我这里说如果是超大数据集可能时间要占到90%以上。
基于数据挖掘的电信客户细分模型研究课题分析
广东时代网络电子有限公司电信运营商话务圈客户细分研究课题分析广东时代网络电子有限公司·2011年5月前言国内外电信市场竞争的加剧和电信业务的发展，要求国内电信企业的运营模式，逐步向以客户为中心、以数据为中心、以信息为基础的国际先进模式转变，客户细分成为这种科学经营模式的前提和基础。
目前中国电信企业对客户进行细分的方法还是基于经验或基于统计的简单划分方法，没有使客户与企业之间发生交互的信息，无法满足业务发展的复杂分析需求。
随着数据挖掘技术在电信企业管理中应用的深入，采用数据挖掘方法进行多层次，多维度、有针对性客户细分交得十分重要和紧迫。
国内、外业内公司在完成了信息网络和业务系统建设之后，都必然会面临如何有效采集、保管、分发和利用业务流程产生的大量原始业务信息的问题。
传统的人工管理效率低、易忽略重要信息、检索和查询不便。
从国外公司信息系统建设的规律和实践情况看，在行业公司建立一套电子化的业务信息采集、存储、分发、查询和利用系统，并基于该系统保存的海量信息资源衍生出与信息流转、信息提取、客户服务管理、决策支持等相关的高端应用，这已经成了一种能够切实提高行业公司信息系统管理水平、降低管理成本、挖掘信息潜在价值的先进运营模式。
本课题针对面向客户关系管理中客户细分问题，设计一个系统的基于数据挖掘的客户细分功能结构模型，探索电信企业数据的组织、处理和存储，应用数据挖掘技术和方法，实现准确、有效的客户细分，为解决电信客户细分问题提供系统的理论、技术和方法。
在理论上，本文分析电信客户的特征，结合市场营销实践，提出如何在电信客户生命周期的不同阶段进行不同目的、不同内容的客户细分的理论，并对客户细分在电信市场营销中的具体功能进行了详细设计。
在实践中，聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域，也向来极具就战性，普遍存在一系列典型的闯题，如难以发现数据集中的形状、大小、密度不同的簇，对噪费数据敏感等，本文针对经典的K-means算法作了细致全面的分析，根据电信数据特点，指出该算法的缺点和改进方法，通过设计一个基于该算法的数据挖掘模型，将其应用到菜市公司小灵逶短信业务的客户绍分中，经过反复试验褥到了比较理想的细分结果，最后以此为基础针对不同客户群制定了有效的营销策略，建立了一个稳定的决策支持系统模型，对小灵通短信业务的推广具有缀高的实用价值；数据的获取和预处理对于数据挖掘的优劣是一个极其重要的基础性工作，本论文为此付出了大量的时闯和精力，通过对电信客户行为的分析，建立了一套完夔的短信客户细分指标体系，经过数据清洗、转换等一系列数据预处理过程，形成了数据挖掘所用的变量“宽表”，保证了模型的合理性、有效性和实用性。
基于数据挖掘的银行客户模型研究
基于数据挖掘的银行客户模型研究摘要：随着通信技术和互联网络的迅猛发展及市场的不断成熟。
本文分析了中国银行嘉兴分行客户关系管理的现状和存在的问题，运用客户价值管理理论，同时结合客户关系管理，分类出不同的客户进行有针对性的个性化营销，为其提供个性化的服务，以降低服务成本，提高利润，争取更大的客户。
关键词：数据挖掘，聚类分析，客户价值，客户关系管理中图分类号：tp311.13 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013） 02-0071-01一、引论随着通信技术和互联网络的迅猛发展及市场的不断成熟，世界经济进入了全球化、电子化的时代，银行间产品和服务的差别开始变得越来越小。
在这样一种背景下，各银行的销售方式正从传统的“以产品为中心”向“以客户为中心”转变，服务方式从“无差异服务”向“差异化服务”转变。
[1]近年来，研究和分析数据挖掘技术在银行领域的应用是计算机技术发展的热点之一。
二、银行客户关系管理系统分析（一）客户关系管理概述。
客户关系管理（crm）的理念来源于关系营销学。
随着市场经济的发展，企业之间的竞争加剧，企业普遍开始重视客户关系管理。
客户关系管理是伴随着关系营销、客户关系价值、客户关系生命周期等理论的发展而不断发展和完善的。
（二）银行客户关系价值理论。
客户关系价值是银行营销策划过程中最有价值的营销工具之一，对于银行来说，客户关系价值是关于客户未来价值贡献的一个良好的愿望，并不是说银行计算得出的客户终生价值是多少就能实现多少，这还需要银行通过有机的客户关系管理策略的实施来保证。
[3]（三）数据挖掘技术理论。
数据挖掘（data mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
（四）基于数据挖掘的银行客户关系管理。
数据挖掘技术在西方国家早已受到青睐，己经广泛地应用于银行领域。
例如：摩根斯坦利采用了sas的数据仓库和数据挖掘产品。
基于“用户画像”挖掘的精准营销细分模型研究
基于“用户画像”挖掘的精准营销细分模型研究一、本文概述在数字化时代的浪潮下，大数据技术的广泛应用为市场营销带来了前所未有的变革。
特别是在用户消费行为日益复杂、个性化需求不断增长的背景下，如何通过对用户数据的深入挖掘和分析，实现精准营销，已成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键。
本文旨在探讨基于“用户画像”挖掘的精准营销细分模型，通过构建用户画像，深入分析用户需求和行为特征，为企业的营销策略制定提供科学依据。
文章首先介绍了精准营销的背景和重要性，阐述了用户画像在精准营销中的作用。
接着，详细阐述了用户画像的构建过程，包括数据来源、数据处理、特征提取等关键步骤。
在此基础上，文章重点研究了基于用户画像的精准营销细分模型，包括模型构建原则、细分方法、效果评估等方面。
通过实证分析，验证了该模型在提升营销效果和用户满意度方面的有效性。
本文的研究不仅为企业实施精准营销提供了理论支持和实践指导，也为学术界在该领域的研究提供了新的视角和方法。
文章也指出了当前研究中存在的不足和未来的研究方向，以期推动精准营销领域的持续发展和创新。
二、用户画像与精准营销理论基础随着大数据时代的到来，营销领域正经历着一场深刻的变革。
传统的营销方式往往以大众市场为目标，采用广撒网的方式进行产品或服务的推广。
然而，这种方式不仅效率低下，而且难以满足不同消费者的个性化需求。
因此，精准营销逐渐成为现代营销的重要理念。
精准营销强调通过对消费者行为的深入研究，识别出不同消费群体的特征，从而为他们提供更为精准的产品或服务。
用户画像是精准营销的核心工具之一。
它通过对大量用户数据的分析，提炼出每个用户的典型特征，形成一幅生动的“画像”。
这些特征可能包括用户的年龄、性别、职业、兴趣爱好、消费习惯等。
通过对这些特征的综合分析，企业可以更加准确地了解目标市场的需求，为产品或服务的优化提供有力支持。
精准营销细分模型则是基于用户画像的一个重要应用。
它通过对用户画像的进一步细分，将市场划分为若干个子市场。
基于数据挖掘的银行客户细分模型
基于数据挖掘的银行客户细分模型作者：任昌涛来源：《信息安全与技术》2013年第05期【摘要】随着银行客户的增多，如何对客户进行分类，制定有针对性的营销策略，保留住优质客户，是银行客户关系管理的重要内容。
本文利用X-means算法建立银行客户细分模型，为银行决策者提供科学的决策支持。
【关键词】数据挖掘；聚类分析；客户细分1 引言随着外资银行进入中国金融市场，客户成为各大银行抢占的主要资源，如何更好地服务客户，争取优质客户成为银行面临的主要问题之一。
而利用数据挖掘技术，可以发现客户的群体行为，发现客户的共性，将客户进行分类，根据不同的客户类型制定有针对性的营销策略，以争取更优质的客户资源。
2 数据挖掘技术概述2.1 数据挖掘概念数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实、大量、含噪声，发现的是用户感兴趣的知识，发现的知识要可接受、可理解、可运用。
2.2 数据挖掘的主要方法（1）关联规则分析若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称之为关联。
关联规则分析是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构，通过关联规则挖掘出对企业有价值的知识和信息。
（2）聚类分析聚类分析可以从大量数据中寻找隐含的数据分布和模式。
在商务上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并用购买模式来刻画不同客户群的特征。
通过聚类分析，将数据划分为若干类，然后在每一类中寻找模式或者潜在的有用信息。
（3）分类方析分类分析是根据训练数据集成和类标号属性，构建模型来分类现在数据，并用来分析新数据。
数据的分类包括两个步骤：第一步是建立一个模型，描述预定数据类集和概念集；第二步是使用模型，对将来或未知的对象进行分类。
3 银行客户细分模型设计3.1客户价值评价方法客户价值就是客户为银行带来的净现金流的大小，包括客户当前价值、客户潜在价值。
基于数据挖掘的客户细分的建模与实现
对客户潜在价值的计算，我们采用关联规则算法，根据客户的历 史购买记录，预测出该客户将来可能购买的所有产品及购买概率，最 后再根据产品成本数据计算出客户的潜在价值。对于客户忠诚度的评 价，我们在国内外研究的基础上，提出了客户忠诚度评价的全新指标 体系，并根据这些指标数据分别运用了聚类、决策树和神经网络三种 数据挖掘算法对客户忠诚度进行预测和评价。
1.2 国内外研究综述
1.2.1 客户细分
Smith Wendell 于 1956 年在探讨市场细分和产品差异这两种不同的营销策略 时首先提出客户细分。他认为“客户细分是基于某一时期市场中个体需求的不同 特点而做出的产品决策，而产品差异策略则仅定位于市场竞争者，不考虑需求的 复杂性。”[3]
从国内外相关文献来看，目前的客户细分是在传统市场细分研究的基础上所 进行的更为深入的研究，大体是从客户、企业以及两者相结合这三个角度展开的， 其中客户角度和企业角度分别基于客户让渡价值和生命周期价值理论。
III
原创性声明
本人声明兹呈交的学位论文是本人在导师指导下完成的 研究成果。论文写作中不包含其他人已经发表或撰写过的研究 内容，如参考他人或集体的科研成果，均在论文中以明确的方 式说明。本人依法享有和承担由此论文所产生的权利和责任。
学位论文作者签名：
日期：
学位论文版权使用授权声明
本人同意授权华侨大学有权保留并向国家机关或机构送 交学位论文和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅。