2023年銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文范本(實(shí)用10篇)

總結(jié)是我們成長道路上的必修課，讓我們更好地了解自己。完美的總結(jié)要有條理地分類，將問題和解決方案相對(duì)應(yīng)。以下是小編為大家總結(jié)的經(jīng)驗(yàn)，希望對(duì)大家有所幫助。

銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文范本篇一

摘要：支持向量機(jī)(supportvectormachine,svm)是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)很有效的工具。結(jié)合支持向量機(jī)在數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用,介紹了支持向量機(jī)的基本原理,發(fā)展方向及其研究熱點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：支持向量機(jī);數(shù)據(jù)挖掘;機(jī)器學(xué)習(xí)オ。

1svm的提出和基本思想。

支持向量機(jī)是vapnik等人提出的，在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì),已應(yīng)用于手寫體識(shí)別、三維目標(biāo)識(shí)別、人臉識(shí)別、文本圖像分類等實(shí)際問題中，性能優(yōu)于已有的學(xué)習(xí)方法，表現(xiàn)出良好的學(xué)習(xí)能力。它是從線性可分情況下的線性分類面發(fā)展而來的，接著利用核函數(shù)很好的解決了非線性可分情況。

2支持向量機(jī)的幾個(gè)發(fā)展。

（1）模糊支持向量機(jī)，引入樣本對(duì)類別的隸屬度函數(shù)，這樣每個(gè)樣本對(duì)于類別的影響是不同的，這種理論的應(yīng)用提高了svm的抗噪聲的能力，尤其適合在未能完全揭示輸入樣本特性的情況下。

（2）最小二乘支持向量機(jī)。這種方法是在提出，經(jīng)過這幾年的發(fā)展，已經(jīng)應(yīng)用要很多相關(guān)的領(lǐng)域。研究的問題已經(jīng)推廣到：對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理；處理數(shù)據(jù)的魯棒性；參數(shù)調(diào)節(jié)和選擇問題；訓(xùn)練和仿真。

（3）加權(quán)支持向量機(jī)（有偏樣本的加權(quán)，有偏風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)）。

（4）主動(dòng)學(xué)習(xí)的支持向量機(jī)。主動(dòng)學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)過程中可以根據(jù)學(xué)習(xí)進(jìn)程，選擇最有利于分類器性能的樣本來進(jìn)一步訓(xùn)練分類器，特能有效地減少評(píng)價(jià)樣本的數(shù)量。

（5）粗糙集與支持向量機(jī)的結(jié)合。首先利用粗糙集理論對(duì)數(shù)據(jù)的屬性進(jìn)行約簡，能在某種程度上減少支持向量機(jī)求解計(jì)算量。

（6）基于決策樹的支持向量機(jī)。對(duì)于多類問題，采用二岔樹將藥分類的樣本集構(gòu)造出一系列的兩類問題，每個(gè)兩類構(gòu)造一個(gè)svm。

（7）分級(jí)聚類的支持向量機(jī)?；诜旨?jí)聚類和決策樹思想構(gòu)建多類svm，使用分級(jí)聚類的方法，可以先把n-1個(gè)距離較近的類別結(jié)合起來，暫時(shí)看作一類，把剩下的一類作為單獨(dú)的一類，用svm分類，分類后的下一步不再考慮這單獨(dú)的一類，而只研究所合并的n-1類，再依次下去。

（8）算法上的提高。vapnik在1995年提出了一種稱為“chunking”的塊算法，即如果刪除矩陣中對(duì)應(yīng)lagrange乘數(shù)為0的行和列，將不會(huì)影響最終結(jié)果。osuna提出了一種分解算法，應(yīng)用于人臉識(shí)別領(lǐng)域。joachims在將osuna提出的分解策略推廣到解決大型svm學(xué)習(xí)的算法。platt于19提出了序貫最小優(yōu)化每次的工作集中只有2個(gè)樣本。

（9）核函數(shù)的構(gòu)造和參數(shù)的選擇理論研究?；诟鱾€(gè)不同的應(yīng)用領(lǐng)域，可以構(gòu)造不同的核函數(shù)，能夠或多或少的引入領(lǐng)域知識(shí)。現(xiàn)在核函數(shù)廣泛應(yīng)用的類型有：多項(xiàng)式逼近、貝葉斯分類器、徑向機(jī)函數(shù)、多層感知器。參數(shù)的選擇現(xiàn)在利用交叉驗(yàn)證的`方法來確認(rèn)。

（10）支持向量機(jī)從兩類問題向多類問題的推廣。weston在1998年提出的多類算法為代表。在經(jīng)典svm理論的基礎(chǔ)上，直接在目標(biāo)函數(shù)上進(jìn)行改進(jìn)，重新構(gòu)造多值分類模型，建立k分類支持向量機(jī)。通過sv方法對(duì)新模型的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)多值分類。

一對(duì)多（one-against-rest）――vapnik提出的,k類――k個(gè)分類器，第m個(gè)分類器將第m類與其余的類分開，也就是說將第m類重新標(biāo)號(hào)為1，其他類標(biāo)號(hào)為-1。完成這個(gè)過程需要計(jì)算k個(gè)二次規(guī)劃，根據(jù)標(biāo)號(hào)將每個(gè)樣本分開，最后輸出的是兩類分類器輸出為最大的那一類。不足：容易產(chǎn)生屬于多類別的點(diǎn)（多個(gè)1）和沒有被分類的點(diǎn)（標(biāo)號(hào)均為-1）――不對(duì)，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)大，訓(xùn)練困難，推廣誤差無界。

層（數(shù)分類方法），是對(duì)一對(duì)一方法的改進(jìn)，將k個(gè)分類合并為兩個(gè)大類，每個(gè)大類里面再分成兩個(gè)子類，如此下去，直到最基本的k個(gè)分類，這樣形成不同的層次，每個(gè)層次都用svm來進(jìn)行分類――1對(duì)r-1法，構(gòu)建k-1個(gè)分類器，不存在拒絕分類區(qū)。

3主要研究熱點(diǎn)。

從上面的發(fā)展中，我們可以總結(jié)出，目前支持向量機(jī)有著幾方面的研究熱點(diǎn)：核函數(shù)的構(gòu)造和參數(shù)的選擇；支持向量機(jī)從兩類問題向多類問題的推廣；更多的應(yīng)用領(lǐng)域的推廣；與目前其它機(jī)器學(xué)習(xí)方法的融合；與數(shù)據(jù)預(yù)處理（樣本的重要度、屬性的重要度、特征選擇等）方法的結(jié)合。

參考文獻(xiàn)。

［1］@張學(xué)工.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的本質(zhì)［m］.北京：清華大學(xué)出版社，.

［2］@nellocristianini,johnshawe-taylor.支持向量機(jī)導(dǎo)論［m］.北京：電子工業(yè)出版社，.

銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文范本篇二

摘要：大數(shù)據(jù)和智游都是當(dāng)下的熱點(diǎn),沒有大數(shù)據(jù)的智游無從談“智慧”,數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)應(yīng)用于智游的核心,文章探究了在智游應(yīng)用中,目前大數(shù)據(jù)挖掘存在的幾個(gè)問題。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);智游;數(shù)據(jù)挖掘;。

1引言。

隨著人民生活水平的進(jìn)一步提高,旅游消費(fèi)的需求進(jìn)一步上升,在云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動(dòng)智能終端等信息通訊技術(shù)的飛速發(fā)展下,智游應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下的熱點(diǎn)已經(jīng)成了智游發(fā)展的有力支撐,沒有大數(shù)據(jù)提供的有利信息,智游無法變得“智慧”。

2大數(shù)據(jù)與智游。

旅游業(yè)是信息密、綜合性強(qiáng)、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1],這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。,江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智游”的概念,雖然至今國內(nèi)外對(duì)于智游還沒有一個(gè)統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義,但在與大數(shù)據(jù)相關(guān)的描述中,有學(xué)者從大數(shù)據(jù)挖掘在智游中的作用出發(fā),把智游描述為:通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數(shù)據(jù),并深入挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在重要價(jià)值信息,然后利用這些信息為相關(guān)部門或?qū)ο筇峁┓?wù)[2]。這一定義充分肯定了在發(fā)展智游中,大數(shù)據(jù)挖掘所起的至關(guān)重要的作用,指出了在智游的過程中,數(shù)據(jù)的收集、儲(chǔ)存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù),智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。

銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文范本篇三

摘要：數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前數(shù)據(jù)庫和信息決策領(lǐng)域的最前沿研究方向之一。

該文從知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的概念出發(fā),總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘常采用的技術(shù)方法,同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用及發(fā)展進(jìn)行了闡述。

該文以一個(gè)淘寶網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘案例探討了數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)下工商的應(yīng)用;從技術(shù)和商業(yè)需求兩個(gè)方面分別研究了數(shù)據(jù)挖掘商務(wù)應(yīng)用的可行性，并指出因競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略的細(xì)化導(dǎo)致了對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)需求。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì);序列模式。

隨著數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的迅速發(fā)展,我們產(chǎn)生和收集數(shù)據(jù)的能力已經(jīng)迅速提高,大量的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中,我們已被淹沒在數(shù)據(jù)和信息的汪洋大海中。

這項(xiàng)以數(shù)據(jù)庫技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)分析、人工智能等為依托的綜合性運(yùn)用技術(shù)的出現(xiàn)有其必然性和可行性。

人們需要有新的、更有效的手段地各種大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘以發(fā)揮其潛能,數(shù)據(jù)挖掘正是在這樣的應(yīng)用需求環(huán)境下產(chǎn)生并迅速發(fā)展起來的,它的出現(xiàn)為自動(dòng)和智能地把海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息和知識(shí)提供了手段。

1網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)。

網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)，一種建立在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上，以現(xiàn)代信息技術(shù)為核心的新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。

它以信息為基礎(chǔ)，以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)為依托，以生產(chǎn)、分配、交換和消費(fèi)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品為主要內(nèi)容，以高科技為支持，以知識(shí)和技術(shù)創(chuàng)新為靈魂。

它不僅是指以計(jì)算機(jī)為核心的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的興起和快速增長，也包括以現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的整個(gè)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的崛起和迅猛發(fā)展，更包括由于高新技術(shù)的推廣和運(yùn)用所引起的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)部門的深刻的革命性變化和飛躍性發(fā)展。

它實(shí)際上是一種在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)上產(chǎn)生的、經(jīng)過以計(jì)算機(jī)為核心的現(xiàn)代信息技術(shù)提升的高級(jí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)。

2.1電子商務(wù)行業(yè)概況。

隨著電子商務(wù)行業(yè)不斷發(fā)展，新的供應(yīng)商仍在進(jìn)人市場(chǎng)與傳統(tǒng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。

電子商務(wù)行業(yè)促使雜貨、藥品、玩具零售商提供更低的價(jià)格和更全的商品。

電子商務(wù)正以低成本、高效率、覆蓋廣、協(xié)調(diào)性強(qiáng)、透明度高等一系列明顯的交易優(yōu)勢(shì)席卷經(jīng)濟(jì)的各個(gè)層面。

中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)393.1億元，同比增長97.5%，移動(dòng)電子商務(wù)的飛速發(fā)展正是中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)快速增長的主要推動(dòng)力。

20，移動(dòng)電商在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)中的占比已接近三成，預(yù)計(jì)在末可以達(dá)到57%以上。

傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)在發(fā)展到一定規(guī)模后，有足夠的經(jīng)驗(yàn)和資本向移動(dòng)終端轉(zhuǎn)移，是移動(dòng)電商快速增長的主要原因。

2.2數(shù)據(jù)挖掘分析過程。

上面面用一個(gè)針對(duì)淘寶網(wǎng)滁州店鋪采集的樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行挖掘的例子來說明數(shù)據(jù)挖掘的具體應(yīng)用。

表1給出了數(shù)據(jù)源的部分字段格式。

表2、表3給出了經(jīng)過整理和轉(zhuǎn)換后的適用于挖掘工具的數(shù)據(jù)樣本。

在本案例中，我們自行編寫挖掘工具。

限于篇幅，具體數(shù)據(jù)挖掘過程省略。

從上面電子商務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘后分析可以得出:。

電子商務(wù)銷售的主體:我們找到進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)銷售的主體人(店鋪)及相關(guān)個(gè)人店鋪信息;。

監(jiān)管范圍的擴(kuò)展：傳統(tǒng)工商監(jiān)管只對(duì)實(shí)體店鋪進(jìn)行監(jiān)管，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)的市場(chǎng)監(jiān)管，可以擴(kuò)大工商管理監(jiān)管范圍，更加規(guī)范的市場(chǎng)。

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)形態(tài)下的數(shù)據(jù)挖掘，我們主要采用以下三種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘:。

3.1關(guān)聯(lián)分析。

利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

在數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域,對(duì)于關(guān)聯(lián)分析的研究開展得比較深入,人們提出了多種關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法,如apriori、stem、ais、dhp等算法。

關(guān)聯(lián)分析的目的是挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系,它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“90%的顧客在一次購買活動(dòng)中購買商品a的同時(shí)購買商品b”之類的知識(shí)。

關(guān)聯(lián)分析就是生成所有具有用戶指定的最小置信度和最小支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

3.2分類分析。

設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)庫和一組具有不同特征的類別(標(biāo)記),該數(shù)據(jù)庫中的每一個(gè)記錄都賦予一個(gè)類別的標(biāo)記,這樣的數(shù)據(jù)庫稱為示例數(shù)據(jù)庫或訓(xùn)練集。

分類分析就是通過分析示例數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),為每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則,然后用這個(gè)分類規(guī)則對(duì)其它數(shù)據(jù)庫中的記錄進(jìn)行分類。

3.3序列模式分析。

序列模式分析和關(guān)聯(lián)分析法相似,其目的也是為了采掘出數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,但序列模式分析的側(cè)重點(diǎn)在于分析數(shù)據(jù)間的前后(因果)關(guān)系。

運(yùn)用序列模式分析銷售記錄,零售商則可以發(fā)現(xiàn)客戶潛在的購物模式,例如客戶在購買微波爐前常購買何種商品。

3.4數(shù)據(jù)挖掘與信息過濾技術(shù)的結(jié)合。

網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展導(dǎo)致了“信息過載”、“信息超載”現(xiàn)象，利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘中得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息過濾機(jī)制就是為了克服上述現(xiàn)象，減少用戶在獲得信息過程中的負(fù)擔(dān)，同時(shí)向用戶提供數(shù)量適宜、質(zhì)量優(yōu)良的信息應(yīng)運(yùn)而生的。

比如在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘之前對(duì)網(wǎng)絡(luò)文檔中包含的信息進(jìn)行過濾、篩選、分類和歸檔等操作，使網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘所要處理的數(shù)據(jù)量得以減少，使輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘的信息挖掘速度及精確度和用戶所得信息的時(shí)效性得以提高。

1)確定應(yīng)用領(lǐng)域:包括此領(lǐng)域的基本知識(shí)和目標(biāo)。

2)建立目標(biāo)數(shù)據(jù)集:選擇一個(gè)數(shù)據(jù)集或在多數(shù)據(jù)集的子集上聚焦。

3)數(shù)據(jù)預(yù)處理:在大數(shù)據(jù)集中,根據(jù)需求,利用數(shù)據(jù)凈化和整合技術(shù),選擇與任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù),在不降低其準(zhǔn)確度的狀況下減少處理數(shù)據(jù)量。

4)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:找到數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行編碼,減少有效變量的數(shù)目。

5)數(shù)據(jù)挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)和所要發(fā)現(xiàn)知識(shí)的種類來確定相應(yīng)的挖掘算法。

6)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià):將挖掘出的知識(shí)和數(shù)據(jù)以各種可視化方式顯示,并將其以圖形、文本等方式存儲(chǔ)在庫中,以便對(duì)它們進(jìn)一步挖掘,直至滿意為止。

7)實(shí)施和應(yīng)用:利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所建立模型在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用,包括數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建,個(gè)性化用戶服務(wù)、基于知識(shí)的企業(yè)信息管理(mis)、企業(yè)目標(biāo)管理、決策支持等等。

以上數(shù)據(jù)時(shí)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)形態(tài)下，在工商管理部分的應(yīng)用，實(shí)際的工商管理目標(biāo)是為工商管理與決策提供服務(wù)，未來的數(shù)據(jù)挖掘?qū)?huì)形成標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)挖掘語言或其他方面的標(biāo)準(zhǔn)化工作的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中隱含的有價(jià)值的信息和知識(shí)，從而提高標(biāo)引、自動(dòng)摘要、自動(dòng)分類和自動(dòng)聚類等的準(zhǔn)確率;能促進(jìn)用戶興趣模型的構(gòu)建，從而為用戶提供更好的個(gè)性化信息，難以滿足網(wǎng)絡(luò)信息用戶的動(dòng)態(tài)需求。

在網(wǎng)絡(luò)信息檢索的實(shí)際應(yīng)用中，往往不是單一地運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘需和其他相關(guān)技術(shù)結(jié)合，才能發(fā)揮出更大的效用。

參考文獻(xiàn):。

[5]苗杰,倪波.面向集成競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用研究[j].情報(bào)學(xué)報(bào),2001(8):443—450.

銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文范本篇四

在軟件開發(fā)信息管理過程中，經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)科學(xué)合理應(yīng)用，可為軟件開發(fā)帶來極有利的幫助，達(dá)到軟件開發(fā)信息管理低成本、高質(zhì)量、短工期的要求，消除軟件開發(fā)信息管理期間存在的一系列問題。全面軟件開發(fā)行業(yè)在時(shí)代發(fā)展新形勢(shì)下，要與時(shí)俱進(jìn)，大力進(jìn)行改革創(chuàng)新，運(yùn)用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究。

開源軟件，即源代碼為開放的軟件，此類軟件現(xiàn)階段大部分對(duì)用戶是不收取費(fèi)用的，也正是受此影響提升了開源軟件控制管理難度，鑒于此，可應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來改善開源軟件的資料。就好比，日本某高校學(xué)生推出了一個(gè)分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，該系統(tǒng)一方面可對(duì)大型系統(tǒng)開展數(shù)據(jù)挖掘，一方面能夠一系列開源軟件開展數(shù)據(jù)挖掘。

軟件項(xiàng)目管理中數(shù)據(jù)挖掘多表現(xiàn)于兩個(gè)方面，一方面為對(duì)組織關(guān)系開展的挖掘，一方面為對(duì)版本控制信息開展的挖掘。軟件項(xiàng)目管理作為一個(gè)系統(tǒng)工程，對(duì)組織關(guān)系開展挖掘主要是指對(duì)人力資源開展協(xié)調(diào)分配。就好比，一個(gè)龐大工程可能同時(shí)有千百余人參與，在工程運(yùn)行期間人員相互會(huì)出現(xiàn)頻繁的信息數(shù)據(jù)交互，經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效應(yīng)用，能夠?qū)θ藛T組織關(guān)系展開合理劃分，積極促進(jìn)軟件項(xiàng)目管理的有序開展。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可應(yīng)用于挖掘版本控制信息，能夠有效縮減系統(tǒng)維護(hù)成本，改善軟件項(xiàng)目管理水平。

在數(shù)據(jù)庫中收集有價(jià)值的代碼、構(gòu)件，現(xiàn)階段，較為常用的手段包括經(jīng)由關(guān)鍵詞開展索引、經(jīng)由記錄輸入-輸出關(guān)系索引以及以建立交互關(guān)系圖為基礎(chǔ)的方法等，我們常常使用的百度、搜狗等搜索引擎均能夠開展數(shù)據(jù)檢索。

4結(jié)束語。

總而言之，在軟件開發(fā)信息管理過程中，經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)科學(xué)合理應(yīng)用，可為軟件開發(fā)帶來極有利的幫助，達(dá)到軟件開發(fā)信息管理低成本、高質(zhì)量、短工期的要求，消除軟件開發(fā)信息管理期間存在的一系列問題?；诖耍嚓P(guān)人員務(wù)必要明確認(rèn)識(shí)軟件開發(fā)信息管理數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)，不斷鉆研研究、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，積極促進(jìn)軟件開發(fā)信息管理有序開展。

銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文范本篇五

摘要：網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)就是依托網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)，主要特點(diǎn)就是信息，表現(xiàn)形式為信息產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)。

網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)還存在眾多名稱：“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”、“信息經(jīng)濟(jì)”、“新經(jīng)濟(jì)”。

隨著我國科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，這種新型經(jīng)濟(jì)形式表現(xiàn)出強(qiáng)大的生命力，進(jìn)一步加快了經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)則的轉(zhuǎn)變。

工商管理部門作為國家管理經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)的有力工具，在建立和維護(hù)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)秩序中發(fā)揮著重要作用，由于網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)形式的出現(xiàn)，工商管理部門也需順應(yīng)時(shí)代發(fā)展，而創(chuàng)新管理思路和管理方法，以促進(jìn)這種新型經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。

銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文范本篇六

數(shù)據(jù)挖掘，即在數(shù)據(jù)庫中的信息發(fā)現(xiàn)，是指在大量的、不完整的、模糊的、有噪音的和隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取出潛在的、不為人知的、同時(shí)又是非常有用的知識(shí)和信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)應(yīng)用技術(shù)廣泛的交叉學(xué)科，它聚集了眾多不同領(lǐng)域的知識(shí)，例如人工智能、可視化、數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等。從始至終數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都是面向應(yīng)用領(lǐng)域，不僅是對(duì)于特定數(shù)據(jù)庫的簡單檢索查詢，還包括對(duì)數(shù)據(jù)的不同層面、不同角度的統(tǒng)計(jì)、分析、推理和綜合，以此得到問題的求解，以及發(fā)現(xiàn)事件之間的聯(lián)系，還有對(duì)未發(fā)生活動(dòng)的預(yù)測(cè)。另外數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在存在大量數(shù)據(jù)積累的電子商務(wù)行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用，是現(xiàn)代商務(wù)企業(yè)發(fā)展的不二選擇。

1.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理。

在實(shí)際情況中，企業(yè)獲得的數(shù)據(jù)具有不完整性、模糊性和冗余性，所以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)針對(duì)的不是已得到的數(shù)據(jù)，而是潛在的數(shù)據(jù)信息，并通過預(yù)處理技術(shù)獲得簡潔、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。預(yù)處理的工作分為三步，數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)選擇和數(shù)據(jù)清洗。先將多個(gè)數(shù)據(jù)庫和文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，然后選擇適合分析的數(shù)據(jù)信息集合，最后剔除無關(guān)記錄，并將各個(gè)文件轉(zhuǎn)換成方便數(shù)據(jù)挖掘的格式。

1.2.2模式發(fā)現(xiàn)。

這個(gè)階段就是利用挖掘計(jì)算技術(shù)挖掘出有用的、潛在的、新穎的、可以理解的知識(shí)和信息。像關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、路徑選擇、序列分析等都可以用于web的挖掘技術(shù)。

1.2.3模式分析。

這個(gè)階段是將模式發(fā)現(xiàn)中沒有用的模式和規(guī)則過濾掉。通過技術(shù)分析，得到有效的結(jié)論。常用關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列等手段。

2.1關(guān)聯(lián)分析。

所謂的關(guān)聯(lián)分析，就是利用數(shù)據(jù)間相互關(guān)聯(lián)的規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，為的是挖掘數(shù)據(jù)間潛在的聯(lián)系規(guī)則。比如，在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，能發(fā)現(xiàn)類似哪些產(chǎn)品更受客戶的歡迎、為什么、產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)有哪些、有多少客戶會(huì)再次購買等問題。

2.2序列模式分析。

這個(gè)過程和第一個(gè)關(guān)聯(lián)分析有些類似，但主要任務(wù)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的`前后順序聯(lián)系，比如在這段時(shí)間里，企業(yè)先銷售出x產(chǎn)品，隨后銷售y產(chǎn)品，然后是z產(chǎn)品，所以就形成x-y-z的銷售序列，出現(xiàn)頻率較高，進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行分析。序列模式分析工作方向是：在指定的交易數(shù)據(jù)庫中，找出按照時(shí)間排布的交易集，發(fā)現(xiàn)其中的高頻序列，從而進(jìn)行下一個(gè)步驟。

2.3分類分析。

假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)庫和一組互相區(qū)別的標(biāo)記，利用特殊標(biāo)記數(shù)據(jù)庫中的每一個(gè)數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)庫被叫做訓(xùn)練集或者實(shí)例數(shù)據(jù)庫。分類分析就是利用分析標(biāo)記數(shù)據(jù)庫中的每一個(gè)數(shù)據(jù)，對(duì)每個(gè)類別建立分析模型或做出精準(zhǔn)的描述或者挖掘出分析模型，然后利用分類模式對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析。

2.4聚類分析。

聚類分析所根據(jù)的分類規(guī)則主要取決于聚類分析工具。不同的聚類方法，對(duì)于同樣的記錄集合會(huì)有不同的劃分結(jié)果。聚類分析針對(duì)的未分類的記錄，而且所有記錄適合分成幾類，事先也不知情，然后依據(jù)一定的分類規(guī)則，分析記錄數(shù)據(jù)，確定每一個(gè)數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的類別。

銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文范本篇七

文章通過介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述，分析軟件開發(fā)信息管理數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件開發(fā)信息管理中的應(yīng)用展開探討，旨在為相關(guān)人員基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述、軟件開發(fā)信息管理數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)的促進(jìn)軟件開發(fā)信息管理有序開展研究適用提供一些思路。

數(shù)據(jù)的挖掘是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，其主要指的是在龐大數(shù)據(jù)中收集有價(jià)值信息數(shù)據(jù)的過程。對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件開發(fā)信息管理中的應(yīng)用展開研究，有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述。

1.1數(shù)據(jù)挖掘流程。

通常而言，數(shù)據(jù)挖掘可劃分成四個(gè)階段，分別為選擇、預(yù)處理、挖掘以及吸收，如圖1所示。其中，選擇是就有著極強(qiáng)交互性的龐大數(shù)據(jù)而言的，在工作期間受信息數(shù)據(jù)不斷更新影響，通常要對(duì)數(shù)據(jù)展開重新選擇;預(yù)處理則是將沒有得到加工的信息數(shù)據(jù)變換成適宜挖掘處理的形式;挖掘是經(jīng)由科學(xué)計(jì)算方法將預(yù)處理數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)，在龐大數(shù)據(jù)中收集有價(jià)值的信息內(nèi)容，從而完成分類、聚類等工作;吸收也就是數(shù)據(jù)的后處理，其是為了將有價(jià)值的.信息數(shù)據(jù)反饋給用戶，使數(shù)據(jù)預(yù)處理、挖掘環(huán)節(jié)具備真實(shí)意義。

1.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

現(xiàn)階段，在軟件開發(fā)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)諸如分析、聚類、預(yù)測(cè)及統(tǒng)計(jì)等已經(jīng)得到較好的應(yīng)用，這些技術(shù)的應(yīng)用能夠使數(shù)據(jù)挖掘繁雜工程得到一定的簡化，也就是在海量的數(shù)據(jù)中盡可能快的時(shí)間內(nèi)找出人們所需的信息，且對(duì)系統(tǒng)予以反饋供人們使用。在數(shù)據(jù)挖掘工程中，較為常見的技術(shù)包括關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)、分類樹、課時(shí)數(shù)據(jù)挖掘等，同時(shí)還有一些較為特殊的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括回歸建模、統(tǒng)計(jì)分析等。在軟件開發(fā)信息管理中應(yīng)當(dāng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行科學(xué)合理的選擇，以完成好軟件開發(fā)信息管理工作。

2.1軟件開發(fā)數(shù)據(jù)較為復(fù)雜。

現(xiàn)階段，軟件開發(fā)數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，前一種數(shù)據(jù)多牽涉軟件版本對(duì)應(yīng)信息及缺陷報(bào)告等，后一種數(shù)據(jù)主要涵蓋相關(guān)軟件代碼及文檔等。該兩方面數(shù)據(jù)無法使用同一種算法，然而它們相互又有著很大的相關(guān)性。換而言之，在數(shù)據(jù)挖掘算法開發(fā)方面，為了盡可能權(quán)衡到兩方面數(shù)據(jù)的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，很大程度上提升數(shù)據(jù)挖掘難度。

2.2分析手段并非傳統(tǒng)模式。

軟件開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘后續(xù)工作是把取得的信息提供給需要的用戶。在以往數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用期間，就好比電子商務(wù)或者金融行業(yè)，就是把信息轉(zhuǎn)化為文字或圖表。然而，軟件開發(fā)人員所需信息并非如此簡單，其還涉及了缺陷定位、編程模板等用戶信息，所以對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供較高的要求。

2.3數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。

現(xiàn)如今，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在諸多行業(yè)得到普及推廣，同時(shí)在結(jié)果呈現(xiàn)及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等內(nèi)容上相對(duì)完備。然而，在軟件開發(fā)新型管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用卻并非如此。軟件開發(fā)人員要獲取諸多、繁雜的信息，且信息表示方法各不相同，如此很大程度上提升了對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果展開定量準(zhǔn)確分析的難度。

銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文范本篇八

對(duì)很多培養(yǎng)機(jī)構(gòu)而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據(jù)不同成員需求設(shè)置合理的課程、如何通過教學(xué)方式提高成員學(xué)習(xí)積極性、如何提高成員培訓(xùn)效果、如何通過考核檢驗(yàn)成員學(xué)習(xí)成果等，都是培養(yǎng)機(jī)構(gòu)發(fā)展過程中必須面對(duì)的問題。隨著我國信息化進(jìn)程的加快，一些培養(yǎng)機(jī)構(gòu)也開始進(jìn)行信息化建設(shè)，通過信息系統(tǒng)對(duì)培訓(xùn)相關(guān)事宜進(jìn)行管理。但目前在針對(duì)培養(yǎng)機(jī)構(gòu)的信息系統(tǒng)中，所實(shí)現(xiàn)的功能和模塊是進(jìn)行簡單的查詢、統(tǒng)計(jì)。在了解培訓(xùn)評(píng)估效果時(shí)，目前的信息系統(tǒng)中，學(xué)員通過系統(tǒng)對(duì)不同課程的教師進(jìn)行打分，系統(tǒng)自對(duì)進(jìn)行匯總、統(tǒng)計(jì)，得出教師評(píng)價(jià)。但這種匯總、統(tǒng)計(jì)是最簡單的，對(duì)教師評(píng)價(jià)也缺乏全面性和深度。

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)出海量特點(diǎn)。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數(shù)據(jù)時(shí)代中重要的問題。由此便利用到數(shù)據(jù)挖掘，顧名思義，數(shù)據(jù)挖掘就是從眾多數(shù)據(jù)信息中尋找到有用、有價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，教育行業(yè)中，信息量也是海量的，要想提高教學(xué)質(zhì)量就需要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘找尋到有用的教育信息，并運(yùn)用到實(shí)際教學(xué)中。信息系統(tǒng)通過一段實(shí)際應(yīng)用后，里面存儲(chǔ)了大量數(shù)據(jù)，相應(yīng)的，學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)也是如此，里面蘊(yùn)含了大量數(shù)據(jù)信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應(yīng)用過程中的數(shù)據(jù)資料。如圖1為數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理中的流程圖。

2.1初步探索。

培訓(xùn)管理系統(tǒng)中一般具有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)功能，將相關(guān)事宜進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。如網(wǎng)絡(luò)課程開展過程中，數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用文/張宏亮在大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)員進(jìn)行培訓(xùn)管理，從而提高培訓(xùn)效率是當(dāng)前培訓(xùn)管理中所面臨的問題。本文分析了數(shù)據(jù)挖掘在培訓(xùn)管理中的`應(yīng)用主要表現(xiàn)在初步探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理以及數(shù)據(jù)挖掘過程。其中數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)挖掘是培訓(xùn)系統(tǒng)的核心功能。

2.2數(shù)據(jù)預(yù)期處理。

數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，原始數(shù)據(jù)庫會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)變，以適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘算法等的要求。在處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理需要完成兩項(xiàng)任務(wù)，即消除數(shù)據(jù)缺陷現(xiàn)象的存在和為數(shù)據(jù)挖掘奠定良好基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)處理是對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行前期處理，方便后期數(shù)據(jù)挖掘。如圖2為培訓(xùn)管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。

2.3數(shù)據(jù)挖掘。

wangj開發(fā)了一個(gè)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與基于模擬的培訓(xùn)相結(jié)合的混合框架，以提高培訓(xùn)評(píng)估的有效性。以信仰為基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)概念，用于從知識(shí)/技能水平和信心水平的兩個(gè)維度來評(píng)估學(xué)員的學(xué)習(xí)成果。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于分析受訓(xùn)人員的個(gè)人資料和基于模擬的培訓(xùn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以評(píng)估學(xué)員的表現(xiàn)和學(xué)習(xí)行為。提出的方法論以臺(tái)灣基于模擬的步兵射擊訓(xùn)練的實(shí)例為例。結(jié)果表明，提出的方法可以準(zhǔn)確地評(píng)估學(xué)員的表現(xiàn)和學(xué)習(xí)行為，并且可以發(fā)現(xiàn)潛在的知識(shí)來提高學(xué)員的學(xué)習(xí)成果。bodeacn使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了培訓(xùn)學(xué)習(xí)管理，用于分析參加在線兩年制碩士學(xué)位課程項(xiàng)目管理的學(xué)生的表現(xiàn)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源是收集學(xué)生意見的調(diào)查數(shù)據(jù)，學(xué)生記錄的操作數(shù)據(jù)和電子學(xué)習(xí)的平臺(tái)記錄的學(xué)生活動(dòng)數(shù)據(jù)。

3、總結(jié)。

目前培訓(xùn)機(jī)構(gòu)在進(jìn)行教學(xué)評(píng)估時(shí)，所選擇的指標(biāo)都是參考其他機(jī)構(gòu)的，并沒有真正從自身實(shí)際出發(fā)進(jìn)行評(píng)估，因此教學(xué)評(píng)估時(shí)存在諸多問題。其中最明顯的兩個(gè)問題是：第一教學(xué)評(píng)估方式單一化嚴(yán)重，只以數(shù)字評(píng)估為主；第二評(píng)估時(shí)容易受各種主觀因素影響。

參考文獻(xiàn)。

銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文范本篇九

根據(jù)波特的影響企業(yè)的利益相關(guān)者理論，企業(yè)有五個(gè)利益相關(guān)者，分別是客戶、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、供應(yīng)商、分銷商和政府等其他利益相關(guān)者。其中，最重要的利益相關(guān)者就是客戶?，F(xiàn)代企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)不僅體現(xiàn)在產(chǎn)品上，還體現(xiàn)在市場(chǎng)上，誰能獲得更大的市場(chǎng)份額，誰就能在競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)和主動(dòng)。而對(duì)市場(chǎng)份額的爭(zhēng)奪實(shí)質(zhì)上是對(duì)客戶的爭(zhēng)奪，因此，企業(yè)必須完成從“產(chǎn)品”導(dǎo)向向“客戶”導(dǎo)向的轉(zhuǎn)變，對(duì)企業(yè)與客戶發(fā)生的各種關(guān)系進(jìn)行管理。進(jìn)行有效的客戶關(guān)系管理，就要通過有效的途徑，從儲(chǔ)存大量客戶信息的數(shù)據(jù)倉庫中經(jīng)過深層分析，獲得有利于商業(yè)運(yùn)作，提高企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的有效信息。而實(shí)現(xiàn)這些有效性的關(guān)鍵技術(shù)支持就是數(shù)據(jù)挖掘，即從海量數(shù)據(jù)中挖掘出更有價(jià)值的潛在信息。正是有了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持，才使得客戶關(guān)系管理的理念和目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)，滿足現(xiàn)代電子商務(wù)時(shí)代的需求和挑戰(zhàn)。

一、客戶關(guān)系管理（crm）。

crm是一種旨在改善企業(yè)與客戶之間關(guān)系的新型管理方法。它是企業(yè)通過富有意義的交流和溝通，理解并影響客戶行為，最終實(shí)現(xiàn)提高客戶獲取、客戶保留、客戶忠誠和客戶創(chuàng)利的目的。它包括的主要內(nèi)容有客戶識(shí)別、客戶關(guān)系的建立、客戶保持、客戶流失控制和客戶挽留。通過客戶關(guān)系管理能夠提高企業(yè)銷售收入，改善企業(yè)的服務(wù)，提高客戶滿意度，同時(shí)能提高員工的生產(chǎn)能力。

二、數(shù)據(jù)挖掘（dm）。

數(shù)據(jù)挖掘（datamining，簡稱dm），簡單的講就是從大量數(shù)據(jù)中挖掘或抽取出知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘概念的定義描述有若干版本。一個(gè)通用的定義是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)，這些知識(shí)是隱諱的、事先未知的、潛在有用的信息。

常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有：

（1）關(guān)聯(lián)分析。即從給定的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)集模式知識(shí)。例如，某商場(chǎng)通過關(guān)聯(lián)分析，可以找出若干個(gè)客戶在本商場(chǎng)購買商品時(shí)，哪些商品被購置率較高，進(jìn)而可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中不同商品的聯(lián)系，進(jìn)而反映客戶的購買習(xí)慣。

（2）序列模式分析。它與關(guān)聯(lián)分析相似，其目的也是為了控制挖掘出的數(shù)據(jù)間的聯(lián)系。但序列模式分析的側(cè)重點(diǎn)在于分析數(shù)據(jù)間的前后（因果）關(guān)系。例如，可以通過分析客戶在購買a商品后，必定（或大部分情況下）隨著購買b商品，來發(fā)現(xiàn)客戶潛在的購買模式。

（3）分類分析。是找出一組能夠描述數(shù)據(jù)集合典型特征的模型，以便能夠分類識(shí)別未知數(shù)據(jù)的歸屬或類別。例如，銀行可以根據(jù)客戶的債務(wù)水平、收入水平和工作情況，可對(duì)給定用戶進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)分析。

（4）聚類分析。是從給定的數(shù)據(jù)集中搜索數(shù)據(jù)對(duì)象之間所存在的有價(jià)值聯(lián)系。在商業(yè)上，聚類可以通過顧客數(shù)據(jù)將顧客信息分組，并對(duì)顧客的購買模式進(jìn)行描述，找出他們的特征，制定針對(duì)性的營銷方案。

（5）孤立點(diǎn)分析。孤立點(diǎn)是數(shù)據(jù)庫中與數(shù)據(jù)的一般模式不一致的數(shù)據(jù)對(duì)象，它可能是收集數(shù)據(jù)的設(shè)備出現(xiàn)故障、人為輸入時(shí)的輸入錯(cuò)誤等。孤立點(diǎn)分析就是專門挖掘這些特殊信息的方法。例如，銀行可以利用孤立點(diǎn)分析發(fā)現(xiàn)信用卡詐騙，電信部門可以利用孤立點(diǎn)分析發(fā)現(xiàn)電話盜用等。

1、進(jìn)行客戶分類。

客戶分類是將大量的客戶分成不同的類別，在每一類別里的客戶具有相似的屬性，而不同類別里的客戶的屬性不同。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行客戶分類，針對(duì)不同類別的客戶，提供個(gè)性化的服務(wù)來提高客戶的滿意度，提高現(xiàn)有客戶的價(jià)值。細(xì)致而可行的客戶分類對(duì)企業(yè)的經(jīng)營策略有很大益處。例如，保險(xiǎn)公司在長期的保險(xiǎn)服務(wù)中，積累了很多的數(shù)據(jù)信息，包括對(duì)客戶的服務(wù)歷史、對(duì)客戶的銷售歷史和收入，以及客戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)資料和生活方式等。保險(xiǎn)公司必須將這些眾多的信息資源綜合起來，以便在數(shù)據(jù)庫里建立起一個(gè)完整的客戶背景。在客戶背景信息中，大批客戶可能在保險(xiǎn)種類、保險(xiǎn)年份和保險(xiǎn)金額上具有極高的相似性，因而形成了具有共性的.客戶群體。經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析，可以發(fā)現(xiàn)他們的共性，掌握他們的保險(xiǎn)理念，提供有針對(duì)性的服務(wù)，提高保險(xiǎn)公司的綜合服務(wù)水平，并可以降低業(yè)務(wù)服務(wù)成本，取得更高的收益。

2、進(jìn)行客戶識(shí)別和保留。

（1）在crm中，首先應(yīng)識(shí)別潛在客戶，然后將他們轉(zhuǎn)化為客戶。

這時(shí)可以采用dm中的分類方法。首先是通過對(duì)數(shù)據(jù)庫中各數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而建立一個(gè)描述已知數(shù)據(jù)集類別或概念的模型，然后對(duì)每一個(gè)測(cè)試樣本，用其已知的類別與學(xué)習(xí)所獲模型的預(yù)測(cè)類別做比較，如果一個(gè)學(xué)習(xí)所獲模型的準(zhǔn)確率經(jīng)測(cè)試被認(rèn)可，就可以用這個(gè)模型對(duì)未來對(duì)象進(jìn)行分類。例如，圖書發(fā)行公司利用顧客郵件地址數(shù)據(jù)庫，給潛在顧客發(fā)送用于促銷的新書宣傳冊(cè)。該數(shù)據(jù)庫內(nèi)容有客戶情況的描述，包括年齡、收入、職業(yè)、閱讀偏好、訂購習(xí)慣、購書資金、計(jì)劃等屬性的描述，顧客被分類為“是”或“否”會(huì)成為購買書籍的顧客。當(dāng)新顧客的信息被輸入到數(shù)據(jù)庫中時(shí)，就對(duì)該新顧客的購買傾向進(jìn)行分類，以決定是否給該顧客發(fā)送相應(yīng)書籍的宣傳手冊(cè)。

（2）在客戶保留中的應(yīng)用。

學(xué)校的招生人數(shù)在逐漸減少，那么就要找出減少的原因，經(jīng)過廣泛的搜集信息，發(fā)現(xiàn)原因在于本學(xué)校對(duì)技能培訓(xùn)不夠重視，學(xué)生只能學(xué)到書本知識(shí)，沒有實(shí)際的技能，在就業(yè)市場(chǎng)上找工作很難。針對(duì)這種情況，學(xué)校應(yīng)果斷的抽取資金，購買先進(jìn)的、有針對(duì)性的實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)設(shè)備，同時(shí)修改教學(xué)計(jì)劃，加大實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)課時(shí)和考核力度，培訓(xùn)相關(guān)專業(yè)的教師。

（3）對(duì)客戶忠誠度進(jìn)行分析。

客戶的忠誠意味著客戶不斷地購買公司的產(chǎn)品或服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘在客戶忠誠度分析中主要是對(duì)客戶持久性、牢固性和穩(wěn)定性進(jìn)行分析。比如大型超市通過會(huì)員的消費(fèi)信息，如最近一次消費(fèi)、消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額三個(gè)指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以預(yù)測(cè)出顧客忠誠度的變化，據(jù)此對(duì)價(jià)格、商品的種類以及銷售策略加以調(diào)整和更新，以便留住老顧客，吸引新顧客。

（4）對(duì)客戶盈利能力分析和預(yù)測(cè)。

對(duì)于一個(gè)企業(yè)而言，如果不知道客戶的價(jià)值，就很難做出合適的市場(chǎng)策略。不同的客戶對(duì)于企業(yè)而言，其價(jià)值是不同的。研究表明，一個(gè)企業(yè)的80%的利潤是由只占客戶總數(shù)的20%的客戶創(chuàng)造的，這部分客戶就是有價(jià)值的優(yōu)質(zhì)客戶。為了弄清誰才是有價(jià)值的客戶，就需要按照客戶的創(chuàng)利能力來劃分客戶，進(jìn)而改進(jìn)客戶關(guān)系管理。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來分析和預(yù)測(cè)不同市場(chǎng)活動(dòng)情況下客戶盈利能力的變化，幫助企業(yè)制定合適的市場(chǎng)策略。商業(yè)銀行一般會(huì)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)客戶的資料進(jìn)行分析，找出對(duì)提高企業(yè)盈利能力最重要的客戶，進(jìn)而進(jìn)行針對(duì)性的服務(wù)和營銷。

（5）交叉銷售和增量銷售。

交叉銷售是促使客戶購買尚未使用的產(chǎn)品和服務(wù)的營銷手段，目的是可以拓寬企業(yè)和客戶間的關(guān)系。增量銷售是促使客戶將現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)升級(jí)的銷售活動(dòng)，目的在于增強(qiáng)企業(yè)和客戶的關(guān)系。這兩種銷售都是建立在雙贏的基礎(chǔ)上的，客戶因得到更多更好符合其需求的服務(wù)而獲益，公司也因銷售增長而獲益。數(shù)據(jù)挖掘可以采用關(guān)聯(lián)性模型或預(yù)測(cè)性模型來預(yù)測(cè)什么時(shí)間會(huì)發(fā)生什么事件，判斷哪些客戶對(duì)交叉銷售和增量銷售很有意向，以達(dá)到交叉銷售和增量銷售的目的。例如，保險(xiǎn)公司的交叉營銷策略：保險(xiǎn)公司對(duì)已經(jīng)購買某險(xiǎn)種的客戶推薦其它保險(xiǎn)產(chǎn)品和服務(wù)。這種策略成功的關(guān)鍵是要確保推銷的保險(xiǎn)險(xiǎn)種是用戶所感興趣的，否則會(huì)造成用戶的反感。

四、客戶關(guān)系管理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的步驟。

1。需求分析。

只有確定需求，才有分析和預(yù)測(cè)的目標(biāo)，然后才能提取數(shù)據(jù)、選擇方法，因此，需求分析是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)條件。數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施過程也是圍繞著這個(gè)目標(biāo)進(jìn)行的。在確定用戶的需求后，應(yīng)該明確所要解決的問題屬于哪種應(yīng)用類型，是屬于關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類及預(yù)測(cè)，還是其他應(yīng)用。應(yīng)對(duì)現(xiàn)有資源如已有的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，確定是否能夠通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來解決用戶的需求，然后將進(jìn)一步確定數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)和制定數(shù)據(jù)挖掘的計(jì)劃。

2、建立數(shù)據(jù)庫。

這是數(shù)據(jù)挖掘中非常重要也非常復(fù)雜的一步。首先，要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和集成，其次，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述和整合。數(shù)據(jù)主要有四個(gè)方面的來源：客戶信息、客戶行為、生產(chǎn)系統(tǒng)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過抽取、轉(zhuǎn)換和裝載，形成數(shù)據(jù)倉庫，并通過olap和報(bào)表，將客戶的整體行為結(jié)果分析等數(shù)據(jù)傳遞給數(shù)據(jù)庫用戶。

3、選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘工具。

如果從上一步的分析中發(fā)現(xiàn)，所要解決的問題能用數(shù)據(jù)挖掘比較好地完成，那么需要做的第三步就是選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與方法。將所要解決的問題轉(zhuǎn)化成一系列數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘主要有五種任務(wù)：分類，估值預(yù)測(cè)，關(guān)聯(lián)規(guī)則，聚集，描述。前三種屬于直接的數(shù)據(jù)挖掘。在直接數(shù)據(jù)挖掘中，目標(biāo)是應(yīng)用可得到的數(shù)據(jù)建立模型，用其它可得到的數(shù)據(jù)來描述感興趣的變量。后兩種屬于間接數(shù)據(jù)挖掘。在間接數(shù)據(jù)挖掘中，沒有單一的目標(biāo)變量，目標(biāo)是在所有變量中發(fā)現(xiàn)某些聯(lián)系。

4、建立模型。

建立模型是選擇合適的方法和算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘模型的過程。一個(gè)好的模型沒必要與已有數(shù)據(jù)完全相符，但模型對(duì)未來的數(shù)據(jù)應(yīng)有較好的預(yù)測(cè)。需要仔細(xì)考察不同的模型以判斷哪個(gè)模型對(duì)所需解決的問題最有用。如決策樹模型、聚類模型都是分類模型，它們將一個(gè)事件或?qū)ο髿w類。回歸是通過具有已知值的變量來預(yù)測(cè)其它變量的值。時(shí)間序列是用變量過去的值來預(yù)測(cè)未來的值。這一步是數(shù)據(jù)挖掘的核心環(huán)節(jié)。建立模型是一個(gè)反復(fù)進(jìn)行的過程，它需要不斷地改進(jìn)或更換算法以尋找對(duì)目標(biāo)分析作用最明顯的模型，最后得到一個(gè)最合理、最適用的模型。

5、模型評(píng)估。

為了驗(yàn)證模型的有效性、可信性和可用性，從而選擇最優(yōu)的模型，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。我們可以將數(shù)據(jù)中的一部分用于模型評(píng)估，來測(cè)試模型的準(zhǔn)確性，模型是否容易被理解模型的運(yùn)行速度、輸入結(jié)果的速度、實(shí)現(xiàn)代價(jià)、復(fù)雜度等。模型的建立和檢驗(yàn)是一個(gè)反復(fù)的過程，通過這個(gè)階段階段的工作，能使數(shù)據(jù)以用戶能理解的方式出現(xiàn)，直至找到最優(yōu)或較優(yōu)的模型。

6、部署和應(yīng)用。

將數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)歸檔和報(bào)告給需要的群體，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)采取必要的行動(dòng)，以及消除與先前知識(shí)可能存在的沖突，并將挖掘的知識(shí)應(yīng)用于應(yīng)用系統(tǒng)。在模型的應(yīng)用過程中，也需要不斷地對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和檢驗(yàn)，并做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，以使模型適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。

銀行客戶關(guān)系管理中的數(shù)據(jù)挖掘探究論文范本篇十

摘要：對(duì)于crm數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用程序，本文做出了系統(tǒng)性的總結(jié)和研究，這包括了面向crm數(shù)據(jù)挖掘的體系和結(jié)構(gòu)，立足于客戶生命周期的角度，并結(jié)合本行業(yè)發(fā)展的前景，對(duì)crm中的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；客戶關(guān)系管理(crm)；知識(shí)發(fā)現(xiàn)。

如今，經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展的速度不斷加快，在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的背景之下呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的局面，外加互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日益普及化，促使當(dāng)前的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇。眾所周知，客戶對(duì)于一家企業(yè)來說至關(guān)重要，因此為了更好的促使現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展順利，理應(yīng)不斷維護(hù)好企業(yè)與客戶之間的關(guān)系。這種關(guān)系對(duì)于不斷增強(qiáng)企業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力十分重要，因此企業(yè)不斷改善客戶關(guān)系，便成了企業(yè)發(fā)展中一項(xiàng)重要的任務(wù)。客戶分析是企業(yè)發(fā)展中處理好客戶關(guān)系管理的基本，然而如何做好客戶分析呢，這就需要對(duì)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘的研究應(yīng)用在現(xiàn)代企業(yè)客戶關(guān)系管理意義非凡。

1crm體系結(jié)構(gòu)。

客戶關(guān)系管理(customerrelationshipmanagement，crm)起源于上個(gè)世紀(jì)的八十年代初期，首次提出了接觸管理，也就是不斷收集客戶與企業(yè)聯(lián)系的所有有關(guān)信息。到了九十年代初，又增加了電話服務(wù)以及客戶服務(wù)支持?jǐn)?shù)據(jù)等相關(guān)的分析。經(jīng)過20多年的發(fā)展，如今企業(yè)發(fā)展中的客戶之間的關(guān)系其管理的手段和方式逐漸走向成熟化，并且在理論和實(shí)踐方面不斷成熟化。crm是一個(gè)把客戶看做中心的營銷理念，通過信息化的技術(shù)方式，重新設(shè)計(jì)企業(yè)業(yè)務(wù)單元，優(yōu)化工作中的每一個(gè)環(huán)節(jié)的過程。它將現(xiàn)代信息技術(shù)也就是我們常說的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、多媒體信息技術(shù)、電子商務(wù)技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫管理信息技術(shù)、專家數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。crm具有較強(qiáng)的自動(dòng)化特點(diǎn)，并且能夠處理好銷售與客戶管理之間的關(guān)系。它的目的在于不斷的縮短銷售的周期以及銷售中投入的成本，進(jìn)而不斷增加企業(yè)在盈利方面的能力，并且尋找一片新的產(chǎn)品市場(chǎng)，逐漸增加企業(yè)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，從而提高潛在客戶以及忠誠客戶的滿意度，盈利能力以及忠誠度等。

2.1從客戶生命周期角度分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。

從crm的廣義來看，可以簡單化的理解為管理所有的和客戶之間的一系列互動(dòng)。在購買實(shí)踐的過程中，這就需要運(yùn)用多種信息對(duì)客戶之間的多維關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)以及分析。在不同的階段過程中，客戶關(guān)系可以看做是客戶的生命周期。一般說來，客戶的生命周期可以劃分為3個(gè)主要的過程：其一是尋找到客戶，其二是能夠提升客戶的價(jià)值，其三是不斷維護(hù)好效益客戶，使其持續(xù)受益。如果實(shí)現(xiàn)了各個(gè)階段效益的最大化，便可以在此基礎(chǔ)上不斷提高企業(yè)的利潤。其一是借助數(shù)據(jù)挖掘?qū)ふ覞撛诘男驴蛻簦篶rm中首先應(yīng)該做的便是識(shí)別那些潛在的客戶，尋找到之后就要盡可能使其轉(zhuǎn)變成企業(yè)發(fā)展中的忠實(shí)客戶，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)這一切。其二是不斷提升客戶的價(jià)值：通過客戶盈利能力的相關(guān)具體化分析，進(jìn)一步挖掘和預(yù)測(cè)客戶本身所具有的盈利能力以及未來的具體變化；通過對(duì)客戶購買模式的相關(guān)研究，實(shí)現(xiàn)客戶的細(xì)分化，這樣一來可以針對(duì)性的提供更加具有針對(duì)性的個(gè)性化服務(wù)，從而能夠有效的實(shí)現(xiàn)多維化的交叉銷售。其三是維護(hù)好客戶，要及時(shí)的對(duì)客戶忠誠度進(jìn)行分析研究，以防客戶流失。借助數(shù)據(jù)的深入研究和挖掘，及時(shí)分析好客戶的歷史交易記錄，提醒消費(fèi)者行為，并提出相應(yīng)的對(duì)策和建議。

2.2各行業(yè)中crm的應(yīng)用。

(1)零售業(yè)crm中的數(shù)據(jù)挖掘零售業(yè)crm它是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中最重要的應(yīng)用方面，伴隨著網(wǎng)絡(luò)以及電子商務(wù)模式的不斷發(fā)展而呈現(xiàn)出繁榮發(fā)展的態(tài)勢(shì)。通過對(duì)零售數(shù)據(jù)的挖掘可以對(duì)客戶的購買行為進(jìn)行識(shí)別和具體化的分析，并且及時(shí)發(fā)現(xiàn)客戶的購買嗜好以及未來的購買趨勢(shì)，這樣便不斷提高了服務(wù)的質(zhì)量，為客戶滿意度的提高提供了條件。例如，我們可以借助多個(gè)特性化的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的銷售，這樣一來便實(shí)現(xiàn)了客戶與產(chǎn)品之間的多維聯(lián)系，使用多維、相關(guān)化的分析來做好促銷的'有效性，借助序列模式我們可以挖掘客戶忠誠度，通過相關(guān)性分析可以為購買參考提供建設(shè)性的意見和建議。(2)電信業(yè)crm中的數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)前的電信行業(yè)，已經(jīng)從純粹的市話服務(wù)領(lǐng)域不斷轉(zhuǎn)向提供一些綜合性的電信服務(wù)。它能夠把互聯(lián)網(wǎng)、電信網(wǎng)以及其他的各種通信和計(jì)算融合在一起，這是時(shí)代發(fā)展的大潮流。借助數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)技術(shù)可以為一些商業(yè)化的實(shí)踐提供條件，確定好電信服務(wù)的基本方式，捕捉每一個(gè)盜竊，從而更好地借助技術(shù)方面的資源，實(shí)現(xiàn)頗具人性的服務(wù)。電信數(shù)據(jù)一般具有多維化的分析功能，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的識(shí)別與比較，更可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信與系統(tǒng)負(fù)載等。通過量化分析，聚類分析以及異常值分析對(duì)盜用、異常模式進(jìn)行識(shí)別和破解。(3)金融業(yè)crm中的數(shù)據(jù)挖掘如今，大部分的銀行以及一些金融性的專業(yè)機(jī)構(gòu)能夠?yàn)榭蛻籼峁┝硕喾N選擇，例如最基本的儲(chǔ)蓄、投資以及信貸服務(wù)等。有時(shí)也可以提供一些保險(xiǎn)和股票服務(wù)。在金融市場(chǎng)中，數(shù)據(jù)生成已經(jīng)相對(duì)成熟，從整體看來金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)相對(duì)較完整、可靠，它為數(shù)據(jù)分析提供了基點(diǎn)。下面的幾個(gè)是平時(shí)常見的應(yīng)用情況：通過多維化的數(shù)據(jù)分析、挖掘可以做好數(shù)據(jù)倉庫的基本任務(wù)；通過特征比較研究做好數(shù)據(jù)的衡量和計(jì)算幫助客戶對(duì)貸款償還進(jìn)行科學(xué)化的預(yù)測(cè)和分析；通過分類以及聚類的方式對(duì)客戶群體進(jìn)行識(shí)別，對(duì)目標(biāo)市場(chǎng)進(jìn)行分析；借助數(shù)據(jù)的可視化以及關(guān)聯(lián)性分析對(duì)金融洗錢以及其他的一些金融犯罪進(jìn)行偵破。

作者:吳磊單位:吉林省長春市吉林建筑大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院。

參考文獻(xiàn)。

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