注冊 | 登錄讀書好,好讀書,讀好書!
讀書網-DuShu.com
當前位置: 首頁出版圖書經濟管理經濟財政、金融貨幣數據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的應用

數據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的應用

數據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的應用

定 價:¥58.00

作 者: 郭俊鳳,曹瑜 著
出版社: 吉林大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

購買這本書可以去


ISBN: 9787569253993 出版時間: 2020-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數: 字數:  

內容簡介

  《數據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的應用》運用數據挖掘技術進行銀行客戶關系及行為的分析、重點客戶發(fā)現、客戶借貸情況預測分析和客戶惡意傾向分析。通過分析找到各類數據之間的聯系,并設計出能夠衡量客戶需求、忠誠度、風險度、信用度、盈利能力和滿意度等指標,使銀行的數據資源得以優(yōu)化;能夠為優(yōu)質的客戶提供令他們滿意的服務,為銀行的高層決策人員提供準確的客戶分類、忠誠度、盈利能力及潛在用戶等有用信息;指導決策者制定的銀行營銷策略、降低銀行運營成本、增加利潤,促進銀行業(yè)務的加速發(fā)展。

作者簡介

暫缺《數據挖掘技術在銀行客戶關系管理中的應用》作者簡介

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 選題依據
1.2 研究背景和意義
1.3 **外研究現狀
1.3.1 數據挖掘研究現狀
1.3.2 客戶關系管理研究現狀
1.3.3 數據挖掘在客戶關系管理中的應用現狀
1.4 研究方法
1.5 系統(tǒng)的B/S模式
1.6 本章小結
第2章 相關理論
2.1 數據挖掘
2.1.1 數據挖掘的提出
2.1.2 數據挖掘的定義
2.1.3 數據挖掘的分類
2.1.4 數據挖掘在行業(yè)中的應用
2.2 分布式數據挖掘
2.3 客戶關系管理
2.3.1 CRM的基本概念
2.3.2 CRM的目標
2.3.3 CRM的分類
2.4 銀行客戶關系管理
2.4.1 銀行客戶關系管理的內涵與目標
2.4.2 銀行客戶關系管理的實施內容
2.5 本章小結
第3章 數據倉庫
3.1 基本概念及特征
3.2 數據倉庫的體系化環(huán)境
3.2.1 自頂向下的數據倉庫環(huán)境
3.2.2 數據集市
3.2.3 數據倉庫的組成部分
3.3 數據倉庫建模及設計方式
3.3.1 數據倉庫建模方式
3.3.2 數據倉庫設計方式
3.4 數據倉庫的模型設計
3.4.1 數據倉庫的概念模型
3.4.2 數據倉庫的邏輯模型
3.4.3 數據倉庫的物理模型
3.5 建立數據倉庫的必要性
3.6 數據倉庫的層次結構
3.6.1 數據獲取層
3.6.2 數據存儲層
3.6.3 數據挖掘層
3.7 數據倉庫的實現策略
3.7.1 “自底向上”模式
3.7.2 “自頂向下”模式
3.7.3 “平行開發(fā)”模式
3.8 數據倉庫的使用和維護
3.8.1 建立數據倉庫應用系統(tǒng)
3.8.2 維護數據倉庫
3.9 OLAP、數據倉庫及數據挖掘之間的關系
3.10 本章小結
第4章 分布式關聯規(guī)則挖掘
4.1 關聯規(guī)則問題描述
4.2 關聯規(guī)則挖掘算法
4.2.1 經典頻繁項集挖掘算法Apriori
4.2.2 改進的頻繁項集挖掘算法
4.2.3 *大頻繁項集挖掘
4.3 分布式關聯規(guī)則挖掘基本原理
4.4 分布式關聯規(guī)則挖掘算法
4.4.1 CD和PDM算法
4.4.2 FDM算法
4.4.3 DDM算法
4.4.4 PDDM算法
4.5 本章小結
第5章 分布式關聯規(guī)則挖掘改進策略
5.1 頻繁項集挖掘存在的問題及解決辦法
5.2 分布式關聯規(guī)則挖掘算法評價
5.3 算法的通信復雜度及分析
5.4 分布式關聯規(guī)則挖掘算法實驗
5.5 分布式關聯規(guī)則挖掘改進策略
5.6 本章小結
第6章 基于被約束子樹的分布式關聯規(guī)則挖掘改進算法
6.1 問題描述
6.2 FP_樹及算法
6.2.1 FP_樹
6.2.2 FP_growth算法
6.3 基于被約束子樹的單機*大頻繁項集挖掘改進算法
6.3.1 被約束子樹
6.3.2 MFI_樹
6.3.3 單機*大頻繁項集挖掘改進算法
6.4 基于被約束子樹的分布式關聯規(guī)則挖掘改進算法
6.4.1 EDMCST算法
6.4.2 EDMCST算法分析與實驗結果
6.5 本章小結
第7章 EDMCST算法在銀行客戶關系管理中的應用
7.1 系統(tǒng)體系結構
7.2 銀行客戶關系挖掘任務實現
7.2.1 數據清理
7.2.2 數據清洗
7.2.3 數據處理
7.2.4 數據變換
7.2.5 全局*大頻繁項集挖掘
7.2.6 全局關聯規(guī)則的生成與評估
7.2.7 挖掘結果
7.3 本章小結
第8章 決策樹算法在銀行客戶關系管理中的應用
8.1 基于決策樹的客戶分類
8.1.1 算法選擇依據
8.1.2 決策樹方法介紹
8.1.3 ID3算法實現
8.1.4 決策樹算法用于客戶分類
8.2 基于決策樹技術的客戶保持
8.2.1 構造訓練集
8.2.2 銀行客戶保持決策樹算法
8.2.3 客戶特征分析
8.3 選用決策樹的優(yōu)勢
8.4 基于數據挖掘算法的決策支持系統(tǒng)的優(yōu)化研究
8.4.1 優(yōu)化基礎
8.4.2 SR算法
8.5 本章小結
第9章 銀行客戶關系管理系統(tǒng)的分析
9.1 系統(tǒng)設計目標
9.2 系統(tǒng)業(yè)務邏輯分析
9.3 系統(tǒng)功能需求分析
9.3.1 客戶信息管理功能需求
9.3.2 客戶服務管理需求分析
9.3.3 客戶信息分類模塊需求分析
9.3.4 客戶信息分析的需求
9.4 系統(tǒng)非功能需求分析
9.5 本章小結
第10章 銀行客戶關系管理系統(tǒng)的設計
10.1 系統(tǒng)總體設計
10.1.1 系統(tǒng)設計的目標
10.1.2 系統(tǒng)設計的原則
10.1.3 系統(tǒng)總體框架
10.1.4 數據庫設計
10.2 系統(tǒng)詳細設計
10.2.1 客戶信息管理模塊
10.2.2 客戶服務管理模塊
10.2.3 客戶信息分類模塊
10.2.4 客戶信息分析模塊
10.3 本章小結
第11章 銀行客戶關系管理系統(tǒng)的實現
11.1 客戶信息管理模塊
11.2 客戶服務管理模塊
11.3 客戶貢獻度管理模塊
11.4 客戶行為分析模塊
11.5 本章小結
結論
參考文獻

本目錄推薦

掃描二維碼
Copyright ? 讀書網 m.ranfinancial.com 2005-2020, All Rights Reserved.
鄂ICP備15019699號 鄂公網安備 42010302001612號