1、基于聚類分析的客戶關系管理銀行重慶分分行案例分析析 研 究 生：盧盧 闖 : 指導教師：李 勇 副副教授: . 重慶工商管理碩碩士學院 二八年十一月. 摘 要經濟全球化，金金融市場開放放與競爭，信息息技術突飛猛猛進，銀行業業務的發展，促促進了在金融融服務行業廣廣泛運用。金金融機構正在在應用把客戶關系管管理，整合客客戶信息資源源，發掘客戶價值值，為客戶提提供更加快捷、周到到的產品和服服務，提高客客戶滿意度和和忠誠度，吸吸引更多的客客戶，最終實實現自身收益益的最大化。在這種形勢下，如如何細分客戶，通過過從客戶的交易中中了解客戶喜喜好，進而進進行差異化管管理，成為銀行面面臨的重大挑挑戰。我們通通過先

2、進的數數據挖掘技術術分析現有客客戶的需求、愛好等，針對性的提供個性化服務，以改善銀行客戶經理的營銷手段，提高銀行的經濟效益。銀行重慶分行自自成立以來，一一直致力于客客戶的差異化服務，提提升客戶的滿意度度，取得良好好的市場業績績。隨著金融融業的激烈競競爭，外資銀行進入中中國市場，銀銀行重慶分行行的戰略發展展需要提升客客戶的服務質質量，以適應應激烈的市場場競爭，保持持行業的領先先地位。本文根據銀行重重慶分行現狀狀和實際抽樣樣數據情況，明明確了在數據據分析和處理理方面存在的的問題和不足足，分析了銀銀行重慶分行行的客戶現狀狀。在聚類分分析上，從信信息技術和客客戶關系管理理相結合的角角度出發，對對銀行客

3、戶進行行分類，找出不同類型型客戶的行為為特征，以此此對不同類別別的客戶制定定相關的客戶戶關系管理策策略，提供有針對對性的差異化個性服務務，以使銀行重慶慶分行在激烈烈的金融市場競爭爭中獲得大的的收益，立于不敗之之地。關鍵詞：數據挖挖掘，聚類分分析，客戶分分類，客戶關關系管理 , , , . , . . , . , , , . . , . , . , ; . , . . .: , , , 目 錄 摘 要 緒 論 研究的目的和和意義 論文研究的主主要內容及框框架 客戶關系管理理與數據挖掘掘的相關理論論概述 客戶關系管理理相關理論 的定義與內涵涵 的核心管理思思想 所需要的技術術 數據挖掘理論論 數據

4、挖掘概述述 數據挖掘的模模式 數據挖掘在銀銀行客戶關系系管理中的應應用 數據挖掘的聚聚類分析理論論 聚類的概念 聚類算法的一一般特征 算法簡介 簡介 銀行重慶分行行客戶關系管管理現狀分析析 銀行重慶分行行簡介 銀行重慶分行行客戶數據分分析與利用的的現狀與問題題 銀行重慶分行行客戶關系管管理現狀 基于數據挖掘掘的客戶價值值研究總體思思路 面向的聚類分分析 問題描述 數據采集與預預處理 數據模型 數據預處理 聚類分析 基于銀行收益益數據的聚類類分析 基于客戶活動動強度數據的的聚類分析 聚類結果評估估與解釋 基于聚類的客客戶關系管理理 基于聚類的客客戶分類 基于銀行收益益的客戶分類類 基于活動強度度

5、的客戶分類類 基于客戶價值值和活躍強度度的客戶二維維分類 基于聚類的客客戶分類與銀銀行現有分類類情況對比分分析 基于客戶細分分的客戶關系系管理策略 針對高價值不不同活動強度度客戶策略 針對中價值不不同活動強度度客戶策略 針對低價值不不同活動強度度客戶策略 預期應用效果果 結 論致 謝參考文獻 緒 論 研究的目的和和意義隨著金融體制改改革的深化和和銀行業的改改制，以及外資銀銀行進入中國國，銀行業的危機意識不不斷增強，國國內銀行業面面臨更加激烈烈的競爭，特別是從年月份美國次貸貸危機引發的的全球金融危機機，直至發展展成為全球的的金融海嘯，導導致國內外銀銀行受到嚴重重的沖擊。今今年月份美國第四大大投資

6、銀行雷雷曼兄弟的破破產，引起了全球銀行和和企業的破產產風潮，致使使全球經濟進進入冬天。在這種劇烈競競爭和嚴重沖沖擊下，哪家家銀行能夠準準確把握客戶戶的需求并提提供差異化的的產品和服務務，哪家銀行行就可能取勝勝，達到提高客戶滿意意度和銀行收益增加加的客戶和銀銀行雙贏局面面。客戶是銀行最重要要的資源，是是銀行收益的的主要來源。客客戶關系管理理（）就是一一個通過詳細細管理企業與與客戶之間的的關系，使客戶價值值最大化與企企業收益最大大化之間達到到平衡的有效效途徑。銀行重慶分行于于年月在重慶成成立，堅持秉秉承自上而下下的“因勢而而變”、“因因您而變”服服務理念，充充分發揮自身身優勢，不斷斷將銀行重慶慶分

7、行“一卡卡通”、“一一網通”、“金金葵花理財”、“點點金理財”、國國際標準雙幣幣信用卡、“財財富帳戶”等等金融服務品品牌推向深入入。隨著銀行行重慶分行規規模不斷擴大大，客戶交易易數據庫越來越龐大大，為對龐大的客客戶信息資源源進行有效管管理，需要建建立適合于銀銀行發展的體體系，在客戶戶基礎信息數數據庫建立的的基礎上，再再對數據進行行挖掘和全面深入的的分析處理。數據挖掘聚類技技術對銀行龐龐大數據進行行分析的優點點是顯而易見見的：第一，對對大量的數據據進行科學準準確的分析，劃劃分出數據的的規律；第二，根據據劃分的數據據規律，對客客戶進行分類類，并找出各各類客戶的特特征；第三，對各類客戶有針針對性的制

8、定定出客戶關系系管理策略方方案，提供個個性化服務。本文針對銀行重重慶分行的發發展需要，以以及在大量數數據處理方面面存在的不足足，結合實際際情況，提出出一系列可執執行方案，具具有很強的針針對性以及實實際應用意義義。 論文研究的主主要內容及框框架本文對銀行重慶慶分行在數據據處理方面存存在的不足采采用數據挖掘掘聚類技術進進行了分析，對對客戶進行分分類，針對不不同類別的客客戶制定相關關的客戶關系系管理策略。論文的研究框架架如圖所示：論文研究的目的和意義論文研究的目的和意義數據挖掘和客戶關系管理的相關理論銀行重慶分行的客戶關系管理現狀分析基于聚類的客戶分類客戶關系管理策略的實施與應用客戶聚類分析圖 論文

9、研究究框架 客戶關系管理理與數據挖掘掘的相關理論論概述 客戶關系管理理相關理論 的定義與內涵涵客戶關系管理() 是依靠靠信息技術實實現的全新的的管理模式，它它強調客戶價價值和便利，充充分利用以客客戶為中心的的資源，拓展展全新的銷售售方式和銷售售渠道。企業業任何產品的的銷售，都是是建立在良好好的客戶關系系基礎之上的的，客戶關系系成為企業發發展的本質要要素。因此，客客戶應該被作作為一種寶貴貴的資源納入入到企業的經經營發展中來來1 1 廖俊松, 張金隆, 蔡淑琴. 論電子商務時代的客戶關系管理. 軟科學, 2001,一五(1):93-94.定義作為新興的的管理概念，大大量研究人員員及機構都提提出了各

10、自的的定義。下面面給出幾個有有代表性的定定義。認為，就是“吸吸引并保持有有經濟價值的的客戶，驅逐逐并消除缺乏乏經濟價值的的客戶”。認為,“是指通通過圍繞客戶戶細分來組織織企業，鼓勵勵滿足客戶需需要的行為，并并實現客戶與與供應商之間間聯系等手段段，來提高盈盈利、收入和和客戶滿意度度的、遍及整整個企業的商商業策略。”和認為,“是一一個圍繞客戶戶需要和需求求、重新設計計企業及其業業務流程的信信息技術()驅動的概念念，它將一系系列方法、軟軟件以及互聯聯網接入能力力同企業的以以客戶為核心心的商業戰略略相結合，致致力于利潤、收收益和客戶滿滿意度的提高高”。認為，是指“通通過協調、整整合、集成企企業同客戶的

11、的所有接觸點點，既整合銷銷售、營銷和和服務流程，增增強企業的獲獲利能力，增增加企業的收收益，致力于于建立、關懷懷及開發利用用與重要客戶戶之間的良好好個人關系”。等人將定義為“一一種客戶導向向的管理方法法，它是基于于整合了前臺臺營銷、銷售售、服務所有有信息的信息息系統”。認為，是指“企企業通過富有有意義的溝通通，理解并影影響客戶行為為，最終實現現提高客戶獲獲得、客戶保保留、客戶忠忠誠和客戶創創利的目的”。是一個將客戶信息轉化成積極的客戶關系的反復循環過程。上述這些關于的的界定，各有有其側重之處處。是從客戶戶關系本質出出發，強調了了“關系”的的經濟價值，這這也是如今學學術界較為普普遍接受的一一種定

12、義；的的定義強調了了商業策略；和則是強調整整合客戶接觸觸點和前臺各各流程；等人人認為是一種種管理方法，強強調以信息系系統為基礎，前前后臺信息共共享；強調的的是管理與客客戶的關系。的內涵由于是一一種新興的營營銷管理理論論，企業界和和理論界對其其有不同的詮詮釋，可從下下述三個層面面來表述。首先被認為是一一種營銷管理理理念。的核核心思想是將將企業的客戶戶（包括最終終客戶、分銷銷商和合作伙伙伴）作為最最重要的企業業資源，通過過完善的客戶戶服務和深入入的客戶分析析來滿足客戶戶的需求，保保證實現客戶戶的終生價值值；其次，也也是一種旨在在改善企業和和客戶之間關關系的新型管管理機制。它它實施于企業業的市場營銷

13、銷、銷售、服服務與技術支支持等與客戶戶相關的領域域，通過向企企業的銷售、市市場和客戶服服務的專業人人員提供全面面、個性化的的客戶資料，并并強化跟蹤服服務、信息分分析的能力，使使他們能夠協協同建立和維維護一系列與與客戶和生意意伙伴之間卓卓有成效的“一一對一關系”。一一方面使企業業得以提供更更快捷和周到到的優質服務務、提高客戶戶滿意度、吸吸引和保持更更多的客戶，從從而增加營業業額；另一方方面則通過信信息共享和優優化商業流程程來有效地降降低企業經營營成本；最后后，也是一套套管理軟件和和技術。它是是企業借助電電子商務、數數據倉庫和數數據挖掘、專專家系統和人人工智能各種種技術手段，建建立一個能搜搜集、追

14、蹤和和分析客戶信信息的系統，為為企業的銷售售、客戶服務務和決策支持持等領域提供供一個業務自自動化的解決決方案，實現現了企業由傳傳統模式向以以電子商務為為基礎的現代代企業的轉化化1 1 王廣宇. 客戶關系關系方法論. 清華大學出版社, 2004(9): 87-106.體現了兩個管理理趨勢的轉變變2 魯江, 熊燕. 提升中國現代企業的核心競爭力建立客戶關系管理. 科技進步與對策, 2002(5):98-99.。一是企業業從以產品為為中心的模式式逐漸向以客客戶為中心的的模式轉化。其其次，也表明明了企業管理理視角從“內內視型”向“外外視型”的轉轉移。長期以以來，傳統企企業管理更關關注的重心是是企業內部

15、的的生產部門，對對帶來更多效效益的外部市市場和客戶一一直缺乏科學學的管理，企企業依靠“內內視型”的管管理模式已難難以適應激烈烈的競爭，因因此必須轉換換自己的視2 魯江, 熊燕. 提升中國現代企業的核心競爭力建立客戶關系管理. 科技進步與對策, 2002(5):98-99. 的核心管理思思想的核心管理思想想主要包括以以下幾個方面面：客戶是企業發發展最重要的的資源之一企業發展需要對對自己的資源源進行有效的的組織與計劃劃。隨著人類類社會的發展展，企業資源源的內涵也在在不斷擴展，早早期的企業資資源主要是指指有形的資產產，包括土地地、設備、廠廠房、原材料料、資金等。其其后企業資源源概念擴展到到無形資產，

16、包包括品牌、商商標、專利、知知識產權等。再再后來，人們們認識到人力力資源才是企企業發展最重重要的資源。時時至工業經濟濟時代后期，信信息又成為企企業發展的一一項重要資源源。乃至人們們將工業經濟濟時代后期稱稱為“信息時時代”。在人類社會從“產產品”導向時時代發展為“客客戶”導向時時代的今天，客客戶的選擇決決定著一個企企業的命運。因因此，客戶已已經成為當今今企業最重要要的資源之一一。在很多行行業中，完整整的客戶檔案案或數據庫就就是一個企業業頗具價值的的資產。通過過對客戶資料料的深入分析析并應用銷售售理論中的法法則將會顯著著改善企業營營銷業績。對企業與客戶戶發生的各種種關系進行全全面管理企業與客戶之間

17、間發生的關系系，不僅包括括單純的銷售售過程所發生生的業務關系系，如合同簽簽訂、定單處處理、發貨、收收款等，而且且包括在企業業營銷及售后后服務過程中中發生的各種種關系。如在在企業市場活活動、市場推推廣過程中與與潛在客戶發發生的關系；在與目標客客戶接觸過程程中，內部銷銷售人員的行行為、各項活活動及其與客客戶接觸全過過程所發生的的關系；還包包括售后服務務過程中，企企業服務人員員對客戶提供供關懷活動、各各種服務活動動、服務內容容、服務效果果的記錄等，這這也是企業與與客戶的售后后服務關系。對對企業與客戶戶間可能發生生的各種關系系進行全面管管理，將會顯顯著提升企業業營銷能力，降降低營銷成本本，控制營銷銷過

18、程中可能能導致客戶抱抱怨的各種行行為，這是的的另一個重要要管理思想。進一步延伸企企業供應鏈管管理世紀年代提出的的，原來是為為了滿足企業業的供應鏈管管理需要，但但 的實際應應用并沒有達達到企業供應應鏈管理的目目標，這既有有 本身功能能方面的局限限性，也有技技術發展階段段的局限性，最最終 系統又又退回到幫助助企業實現內內部資金流、物物流與信息流流一體化管理理的系統。系統作為 系統統中銷售管理理的延伸，借借助 技術，突突破了供應鏈鏈上企業間的的地域邊界和和不同企業之之間信息交流流的組織邊界界，建立起企企業自己的 和 網絡營銷銷模式。系統統與系統的集集成運行才真真正解決了企企業供應鏈中中的下游鏈管管理

19、問題，將將客戶、經銷銷商、企業銷銷售部整合到到一起，實現現企業對客戶戶個性化需求求的快速響應應。同時也幫幫助企業清除除了營銷體系系中的中間環環節，通過新新的扁平化營營銷體系，縮縮短響應時間間，降低銷售售成本。定律定律是 世紀意意大利經濟學學家佩爾圖()率先發表表的一項研究究成果，后來來被稱為 定定律(也稱佩佩爾圖定律)。此定律具具體到企業業業務，可理解解為：對于已已經與企業有有業務往來的的客戶，其中中的業務來自自于的客戶；同樣，對于于暫時與企業業還沒有業務務往來但也是是企業希望爭爭取到的潛在在客戶而言，其其中的潛在業業務來自于的的潛在客戶(潛在客戶可可被認為是那那些曾一次或或多次與企業業接觸過

20、或企企業與之接觸觸過的潛在客客戶) 。定律不僅給我們們的市場、銷銷售帶來收益益，使企業準準確的把握市市場，研發出出具有市場占占有力的產品品，同時也作作用于客戶服服務這一層面面，因現代的的客戶服務已已遠遠不局限限于僅為客戶戶提供售后服服務，而是在在服務的基礎礎上分析并挖挖掘客戶的購購買潛力，即即購買資格。客戶知識管理理世界經濟正進入入知識經濟時時代，知識經經濟是以知識識為基礎的經經濟，是建立立在知識和信信息的生產、分分配和使用之之上的經濟。知知識管理的重重點是知識的的識別、獲取取、開發、分分解、存儲和和共享，并為為其構建有效效的途徑和機機制，以運用用集體的智慧慧提高企業的的應變和創新新能力。知識

21、識管理以信息息管理為基礎礎，是信息管管理的延伸和和發展，是利利用技術去分分享知識(或或信息) 并并把它們作為為創新(發明明)的手段或或杠桿。知識識管理是適應應知識經濟時時代要求的新新型管理模式式，是迎接新新時代挑戰的的重要戰略。客戶知識管理是是通過一組解解決方案的集集合尋找和識識別與問題有有關的關鍵性性信息，并將將這些信息進進行提取，形形成對某一問問題的專門知知識，并作為為決策的依據據。客戶管理理的目的在于于協助企業不不斷的獲取、積積累客戶知識識并將這些知知識運用在企企業的市場、銷銷售、客戶服服務等各個領領域，并讓這這些知識發揮揮出杠桿作用用，以提升企企業客戶的滿滿意度和忠誠誠度，從而降降低生

22、產和銷銷售成本，縮縮短銷售周期期，擴大市場場份額，提高高企業的效率率和效益。因因此，客戶知知識管理是客客戶關系管理理的本質。企企業必須將知知識有效地運運用到制定策策略上，并讓讓這些知識發發揮出杠桿作作用，才能有有效地進行客客戶關系管理理。 所需要的技術術詳細的客戶信息息，而并非僅僅僅是有關交交易和財務支支付的原始數數據，是成功功企業贏得和和留住贏利性性客戶的根本本。將原始數數據轉化為可可操作的有效效信息，對于于營造一種有有突破性的共共同業務決策策環境是十分分必要的。凡凡是經過分析析處理且能夠夠“被理解”的的知識，都有有助于我們在在營銷、銷售售、服務、行行政管理、資資源管理以及及各層次的決決策和

23、計劃上上做出明智的的選擇。具體體所需的技術術有：數據庫技術數據庫是按一定定的數據模型型組織、描述述和存儲的，有有組織、可共共享的數據集集合，是構成成數據庫系統統的重要部分分。數據庫技技術是在文件件系統基礎上上發展起來的的計算機數據據管理技術，它它有效的解決決了數據的獨獨立性問題，實實現了數據的的統一管理，達達到數據共享享的目的。數數據庫系統則則指引進數據據庫技術后的的計算機系統統，它實際上上是由有組織織的、動態存存儲的有密切切聯系的數據據集合及對其其進行統一管管理的計算機機軟件和配件件資源所組成成的系統。它它將有關部門門中反映客觀觀事物的大量量信息進行記記錄、分類整整理等定量、規規范化處理，并

24、并以記錄為單單位存貯于數數據庫中。在在數據庫系統統的統一作用用下，用戶通通過應用程序序發出不同命命令以得到滿滿足不同層次次需要的各種種信息1 1 鄧.皮泊斯, 馬沙.容格斯. 客戶關系管理. 中國金融出版社, 2006(1): 163-一八2.數據倉庫和數數據挖掘技術術作為信息科學的的一個重要研研究領域，數數據倉庫和數數據挖掘技術術是數據庫技技術發展到一一定程度的產產物。按的定定義，“數據據倉庫是一個個面向主題的的、集成的、時時變的、非易易失的數據集集合，支持管管理部門的決決策過程”。而而在數據倉庫庫基礎上的所所謂數據挖掘掘，亦稱數據據庫中的知識識發現，就是是在海量數據據中探索數據據間的關系、

25、并并從中提取有有效的、新穎穎的、有潛在在價值的知識識和規律的過過程。它的作作用是將數據據轉換成信息息和知識，以以便做出正確確的決策；提提供將知識應應用到操作系系統中的機制制，以便采取取正確的行動動。數據倉庫庫與數據挖掘掘技術的結合合，不僅能提提高數據倉庫庫對決策的支支持能力，也也能大大提高高數據挖掘的的工作效率2 2 管正, 魏冠明. 中國企業CRM實施. 人民郵電出版社, 2003(3): 70-79.系統的建立和實實現還涉及到到其他許多技技術，如通信信技術、計算算機網絡技術術、信息技術術、人工智能能技術等。本本文著重討論論數據庫技術術，因為數據據庫技術是進進行數據分析析的基礎，沒沒有數據庫

26、技技術，也就沒沒有數據挖掘掘、數據倉庫庫等高級數據據分析工具的的應用。利用用數據庫技術術設計了一個個系統，待運運行穩定后逐逐步引入數據據倉庫和數據據挖掘技術，以以便更好地分分析客戶特征征、了解客戶戶需求，更有有效地進行客客戶關系管理理。 數據挖掘理論論 數據挖掘概述述數據挖掘，就是是從數據集中中提取隱含的的、未知的、對對決策有潛在在價值的知識識的過程。又又稱作數據庫庫中的知識發發現( ，簡記為 )，是從大大量的、不完完全的、有噪噪聲的、模糊糊的、隨機的的數據中，提提取隱含在其其中的、人們們事先不知道道的、但又是是潛在有用的的信息和知識識的過程。還還有很多和這這一術語相近近似的術語，如如從數據庫

27、中中發現知識（）、數據分析、數據融合（ ）以及決策支持等。人們把原始數據看作是形成知識的源泉，就像從礦石中采礦一樣。原始數據可以是結構化的，如關系型數據庫中的數據，也可以是半結構化的，如文本、圖形、圖像數據，甚至是分布在網絡上的異構型數據。發現知識的方法可以是數學的，也可以是非數學的；可以是演繹的，也可以是歸納的。發現了的知識可以被用于信息管理、查詢優化、決策支持、過程控制等，還可以用于數據自身的維護。因此，數據挖掘是一門廣義的交叉學科，它匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等方面的學者和工程技術人員1 1 潘華, 項同德. 數據倉庫與數據挖掘原理,工具及

28、應用. 中國電力出版社. 2007(12): 83-84.確定挖掘主題題：在金融數數據挖掘中，首首先要清楚的的明確數據挖挖掘的目的，這這是至關重要要的一步。因因為挖掘的最最后結果是不不可預測的，但但要探索的問問題應是有預預見性的，所所以不能進行行盲目的數據據挖掘。數據選擇：查查找所有和業業務相關的內內部和外部數數據信息，從從中選擇適用用于數據挖掘掘的相關數據據。數據預處理：對選擇后的的數據進一步步處理，檢查查數據完整性性以及數據的的一致性，并并通過一些操操作減少數據據量，將數據據變換和統一一成適合挖掘掘的形式。建立模型：讀讀入經過預處處理的數據，建建立模型，進進行數據挖掘掘。評價和解釋：對模型

29、得出出的結果進行行解釋，根據據某種興趣度度量，識別表表示知識的真真正有用的模模式，并通過過一致性檢查查，以確信發發現的知識不不與以前發現現的知識相抵抵觸，并用可可視化技術展展現給用戶。預測：應用模模型對未知數數據進行預測測。數據挖掘技術是是人們長期對對數據庫技術術進行研究和和開發的結果果。起初各種種商業數據是是存儲在計算算機的數據庫庫中的，然后后發展到可對對數據庫進行行查詢和訪問問，進而發展展到對數據庫庫的即時遍歷歷。數據挖掘掘使數據庫技技術進入了一一個更高級的的階段，他不不但能對過去去的數據進行行查詢和遍歷歷，并且能夠夠找出過去數數據之間的潛潛在聯系，從從而促進信息息的傳遞。商商業數據庫正正

30、在以空前的的速度增長，并并且數據倉庫庫正在廣泛地地應用于各種種行業，數據據挖掘經過了了十多年的發發展已經成為為一種成熟、穩穩定、易于理理解和操作的的技術。 數據挖掘的模模式數據挖掘功能用用于指定數據據挖掘任務中中要找的模式式類型。數據據挖掘任務一一般可以分兩兩類描述和預預測。描述性性挖掘任務刻刻畫數據庫中中數據的一般般特性。預測測性挖掘任務務在當前數據據上進行推斷斷，以進行預預測2 2 袁玉波, 楊傳勝, 黃延祝, 徐成賢. 數據挖掘與最優化技術及應用, 2007(7):77-78.在某些情況下，用用戶不知道他他們的數據中中有什么類型型的模式是有有趣的，因此此可能想并行行地搜索多種種不同的模式

31、式。這樣，重重要的是，數數據挖掘系統統要能夠挖掘掘多種類型的的模式，以適適應不同的用用戶需求或不不同的應用。此此外，數據挖挖掘系統應當當能夠發現各各種粒度即（不不同的抽象層層）的模式。數數據挖掘系統統應當允許用用戶給出提示示，指導或聚聚焦有趣模式式的搜索。由由于有些模式式并非對數據據庫中的所有有數據都成立立，通常每個個發現的模式式帶上一個確確定性或“可可信性”度量量。數據挖掘功能以以及它們可以以發現的模式式類型介紹如如下3 3 張喆. 數據挖掘及其在客戶關系管理中的應用. 復旦大學出版社, 2007: 73-75.概念類描述特特征化和區分分數據可以與類或或概念相關聯聯。類和概念念的描述稱為為類

32、概念（ ）描述。這這種描述可以以通過下述方方法得到：）數數據特征化，一一般地匯總所所研究類（通通常稱為目標標類）的數據據；）數據區區分，將目標標類與一個或或多個比較類類（通常稱為為對比類）進進行比較數據據特征化和比比較；）數據據特征化和比比較。數據特征化（ ）是目標類類數據的一般般特征或特性性的匯總。通通常，用戶在在指定類的數數據通過數據據庫查詢收集集。例如，為為研究上一年年銷售增加的的軟件產品的的特征，可以以通過執行一一個查詢收集集關于這些產產品的數據。有許多有效的方方法，將數據據特征化匯總總。例如，基基于數據立方方體的上卷操操作可以用來來執行用戶控控制的、沿著著指定維的數數據匯總。一一種面

33、向屬性性的歸納技術術可以用來進進行數據的概概化和特征化化，而不必一一步步地與用用戶交互。數據特征的輸出出可以用多種種形式提供。包包括餅圖、條條圖、曲線、多多維數據立方方體和包括交交叉表在內的的多維表。結結果描述也可可以用概化關關系( )或規則形形式提供。數據區分( )是將目標類類對象的一般般特征與一個個或多個對比比類對象的一一般特征相比比較。目標類類和對比類由由用戶指定，而而對應的數據據通過數據庫庫檢索。例如如，可能希望望將上一年銷銷售增加的軟軟件產品與同同一時期銷售售至少下降的的那些產品進進行比較。用用于數據區分分的方法與用用于數據特征征化的類似。關聯分析關聯分析，即利利用關聯規則則進行數據

34、挖挖掘。數據關關聯是數據庫庫中存在的一一類重要的可可被發現的知知識。若兩個個或多個變量量的取值之間間存在某種規規律性，就稱稱為關聯。關關聯可分為簡簡單關聯、時時序關聯、因因果關聯。關關聯分析的目目的是找出數數據庫中隱藏藏的關聯網。有有時并不知道道數據庫中數數據的關聯函函數，即使知知道也是不確確定的，因此此關聯分析生生成的規則帶帶有可信度。分類和預測分類()是這樣樣一個過程，它它找出描述并并區分數據類類或概念的模模型(或函數數)，以便能能夠使用模型型預測類標記記未知的對象象類。導出模模型是基于對對訓練數據集集(即其類標標記已知的數數據對象)的的分析。“如何提供導出出模型？”導導出模式可以以用多種

35、形式式表示，如分分類()規則則、判定樹、數數學公式或神神經網絡。判判定樹是一個個類似于流程程圖的樹結構構，每個節點點代表一個屬屬性值上的測測試，每個分分支代表測試試的一個輸出出，樹葉代表表類或類分布布。判定樹容容易轉換成分分類規則。當當用于分類時時，神經網絡絡是一組類似似于神經元的的處理單元，單單元之間加權權連接。分類可以用于預預測數據對象象的類標記。然然而，在某些些應用中，人人們可能希望望預測某些空空缺的或不知知道的數據值值，而不是類類標記。當被被預測的值是是數值數據時時，通常稱之之為預測()。盡管預測測可以涉及數數據值預測和和類標識預測測，通常預測測限于值預測測，并因此不不同于分類。預預測

36、也包含基基于可用數據據的分類趨勢勢識別。相關分析( )可能需要在在分類和預測測之前進行，它它試圖識別對對于分類和預預測無用的屬屬性。這些屬屬性應該排除除。聚類分析與分類和預測不不同，聚類()分析數據據對象，而不不考慮已知的的類標記。一一般情況下，訓訓練數據中不不提供類標記記，因為不知知道從何開始始。聚類，可可以用于產生生這種標記。對對象根據最大大化類內的相相似性、最小小化類間的相相似性的原則則進行聚類或或分組。即對對象的簇（聚聚類）這樣形形成，使得在在一個簇中的的一個對象具具有很高的相相似性，而與與其它簇中的的對象很不相相似。所形成成的每個簇可可以看作一個個對象類，由由它可以導出出規則。聚類類

37、也便于分類類編制，將觀觀察的內容組組織成類分層層結構，把類類似的對象組組織在一起1 1 羅洪群, 王情華, 田義江. 統計學基礎. 清華大學出版社, 2008(3): 98-99.孤立點分析數據庫中可能包包含一些數據據對象，它們們與數據的一一般行為或模模型不一致。這這些數據對象象是孤立點()。大部分分數據挖掘方方法將孤立點點視為噪聲或或異常而丟棄棄。然而，在在一些應用中中(如欺騙檢檢測)，罕見見的事件可能能比正常出現現的那些更有有趣。孤立點點數據分析稱稱作為孤立點點挖掘( )。孤立點點可以使用統統計試驗檢測測。它假定一一個數據分布布概率模型，并并使用距離度度量，到其他他聚類的距離離很大的對象象

38、被視為孤立立點。基于偏偏差的方法通通過考察一群群對象主要特特征的差別識識別孤立點，而而不是使用統統計或距離度度量。演變分析數據演變分析( )描述行為為隨時間變化化的對象的規規律或趨勢，并并對其建模。盡盡管這可能包包括時間相關關數據的特征征化、區分、關關聯、分類或或聚類，這類類分析的不同同特點包括時時間序列數據據分析、序列列或周期模式式匹配和基于于類似性的數數據分析。 數據挖掘在銀銀行客戶關系系管理中的應應用本論文是以銀行行客戶為基礎礎進行分析研研究，銀行系系統的核心是是構建全行的的大型數據庫庫系統，然而而，成功構建建數據庫系統統還只是基礎礎，為了實現現其輔助決策策的目的，必必須能夠有效效利用數

39、據挖挖掘技術對數數據庫中的數數據進行分析析和預測。對對于銀行而言言，數據挖掘掘在其客戶關關系管理系統統中可以起到到的主要作用用如下：客戶分類近年來，特別是是在市場細分分環境下一對對一個性化服服務正在受到到銀行業的青青睞。這意味味著銀行要了了解每一個客客戶，并同其其建立起持久久的關系。利利用數據挖掘掘技術可對大大量的客戶分分類，提供針針對性的產品品和服務。交叉服務現代銀行企業和和客戶之間的的關系是經常常變動的，一一旦擁有了新新的客戶，就就要竭力完善善這種關系。需需要對其進行行交叉銷售，為為原有客戶提提供新的銀行行產品或服務務。數據挖掘掘可以幫助銀銀行分析出最最優的合理的的服務匹配。客戶保持客戶保

40、持是留住住老客戶、防防止客戶流失失的過程。由由于銀行對老老客戶的信息息掌握的比較較詳細，而對對潛在客戶的的信息掌握得得很少，所以以對于銀行來來說獲取一個個新客戶遠比比保留一個老老客戶的成本本高得多。而而且在目前開開放的商業環環境下，商業業銀行之間的的競爭越來越越激烈，客戶戶保持也就成成為銀行面臨臨的一個重要要難題。在客戶保持過程程中，首先要要對已經流失失的客戶數據據進行分析，找找到流失客戶戶的行為模式式，同時分析析流失客戶流流失的原因。根根據已經流失失的客戶的特特點還可以預預測現在客戶戶中有流失傾傾向的客戶。對對于這些客戶戶，銀行應該該及時調整服服務策略，針針對用戶分類類時得到的用用戶特點采取

41、取相應的措施施挽留客戶。挽挽留一個老客客戶，競爭對對手就減少了了一個新客戶戶，同時流失失一個客戶就就為競爭對手手帶來一個新新客戶。因此此，客戶保持持是客戶關系系管理中最為為重要的一個個部分。數據據挖掘可以幫幫助銀行識別別出潛在的客客戶群，提高高市場活動的的響應率，使使銀行決策人人員做到心中中有數，有的的放矢。客戶信用分析析分析客戶信用對對銀行信用管管理很有意義義，對不同信信用級別的客客戶，采取不不同的信貸方方案等。數據據挖掘可從大大量歷史數據據中分析出具具體客戶的信信用等級。客戶盈利能力力分析和預測測很顯然，不同客客戶對于銀行行來講，其價價值是不同的的。數據挖掘掘技術可以用用來分析和預預測不同

42、市場場活動情況下下客戶盈利能能力的變化，幫幫助銀行制定定適合的市場場策略。根據本文緒論部部分對客戶價價值管理和之之間關系的分分析，可以看看出客戶保持持是銀行和客客戶價值管理理的核心。本本文僅就將商商業銀行的客客戶流失預測測模型作為研研究的重點是是符合銀行客客戶關系管理理規律的。 數據挖掘的聚聚類分析理論論聚類分析是研究究物以類聚的的一種統計分分析方法。用用于對事物類類別尚不清楚楚，甚至事物物總共可能有有幾類都不能能確定的情況況下進行事物物分類的場合合。 聚類的概念聚類（）是指把把一組個體按按照相似性歸歸成若干類別別。即“物以以類聚”它的的目的是使得得屬于同一類類別的個體之之間的距離盡盡可能的小

43、，二二不用類別的的個體之間的的距離盡可能能的大。組內內的對象相互互之間是相似似的，而不同同組的對象是是不同的。同同一類別的個個體之間的相相似性盡可能能大，而不同同類別的個體體之間的相似似性盡可能小小。組內的相相似性越大，組組間差別越大大，聚類就越越好。相似性性是根據描述述對象的屬性性來測算的，距距離是經常采采用的度量方方式。聚類分分析能夠幫助助我們發現特特征迥異的不不同客戶群，和和對客戶分群群起關鍵作用用的指標變量量，并輔助運運營商對各客客戶群的特征征進行深刻洞洞察。聚類分析提供由由個別數據對對象所指派到到簇的抽象。此此外，一些聚聚類技術使用用簇原理來刻刻畫簇特征。這這些簇原型可可以用作大量量

44、數據分析和和數據處理技技術的基礎。因因此，聚類分分析就是研究究發現最有代代表性的簇原原型的技術。 聚類算法的一一般特征次序依賴性：對對于某些算法法，所產生的的簇的質量和和個數可能因因數據處理的的次數不同而而顯著的變化化。非確定性：像均均值這樣的聚聚類算法不是是次序依賴的的，但是它們們每次運行都都產生不同的的結果，它們們依賴于需要要隨機選擇的的初始化步驟驟。簇的質量量可能隨運行行而變化，因因此需要多此此運行。可伸縮性：包含含數以萬計的的數據集并不不罕見，用于于這種數據集集的聚類算法法應當具有線線性或接近線線性的時間空空間復雜度。參數選擇：大部部分聚類算法法都需要用戶戶設置一個或或多個參數。選選擇

45、合適的參參數值可能是是困難的，因因此通常的態態度是“參數數越少越好”。如如果參數值的的很小改變就就會顯著就會會顯著的改變變結果，則選選擇參數值就就變得更加有有挑戰性。最最后，除非提提供一個過程程來確定參數數值，否則算算法的用戶就就不得不通過過試探法找到到合適的參數數值。變換聚類問題到到其他領域：一種被某些些聚類技術使使用的方法是是將聚類問題題映射到不同同的領域。將聚類作為最優優化問題處理理：聚類常常常被看做優化化問題：將點點劃分成簇，更更具用戶指定定的目標函數數度量，最大大化結果簇集集合的優良度度。例如：均均值聚類算法法試圖發現簇簇的集合，使使每個點到最最近的簇質心心距離的平方方和最小。 算法

46、簡介文中進行聚類分分析時采用的的是 算法。算法屬于聚類分分析方法中一一種基本的且且應用最廣泛泛的劃分算法法，它是一種種已知聚類類類別數的聚類類算法。指定定類別數為，對對樣本集進行行聚類，聚類類的結果由個個聚類中心來來表達。基于于給定的聚類類目標函數(或者說是聚聚類效果判別別準則)，算算法采用迭代代更新的方法法，每一次迭迭代過程都是是向目標函數數值減小的方方向進行，最最終的聚類結結果使目標函函數值取得極極小值，達到到較優的聚類類效果。 算法根據它們們之間的相似似程度,分為為若干組;其其中相似的對對象構成一組組,這一過程程就稱為聚類類過程。一個個聚類就是由由彼此相似的的一組對象所所構成的集合合;不

47、同聚類類中對象是不不相似的。從從給定的數據據集中搜索數數據項之間所所存在的有價價值聯系。 算法的工作過過程說明如下下:首先從 個數據對象象任意選擇 個對象作為為初始聚類中中心;而對于于所剩下其它它對象, 則則根據它們與與這些聚類中中心的相似度度(距離) ,分別將它它們分配給與與其最相似的的(聚類中心心所代表的) 聚類; 然后再計算算每個所獲新新聚類的聚類類中心(該聚聚類中所有對對象的均值) ; 不斷斷重復這一過過程直到標準準測度函數開開始收斂為止止。一般都采采用均方差作作為標準測度函數:式中, 為數數據庫中所有有對象的平方方誤差的總和和; 為空空間的點,表表示給定的數數據對象; 為簇 的平平均

48、值( 和都是多維維的) 。上式所示聚類標標準旨在使所所獲得的 個個聚類具有以以下特點:各各聚類本身盡盡可能緊湊, 而各聚類類之間盡可能能分開。 算算法的計算復復雜度為 ( ) ,因而它在處處理大數據庫庫時也是相對對有效的(具具有可擴展性性) ;這里里 為對象個個數; 為聚聚類個數;而而 為循環次次數。通常有有 和和 。 算法常常常終止于局部部最優。 簡介系統是世界公認認的權威統計計分析軟件之之一，是一個個大型集成信信息分析管理理系統。系統統集數據訪問問、數據管理理、數據分析析、數據挖掘掘功能于一體體。是一個功功能強大且被被國際公認的的標準統計分分析軟件。隨隨著信息技術術的發展，數數據管理與數數

49、據分析已成成為各領域發發展的重要支支柱，系統也也成為數據處處理的首選工工具。越來越越多的企業感感受到系統強強大功能帶來來的益處。要要對實驗數據據進行科學的的分析，系統統軟件可以進進行處理，從從而得到科學學的研究結論論1 1 范金城. SAS數據分析范例. 西安交通大學出版社, 2008(5):83-84.（ ）系統于于年開始研制制，年由美國國公司實現商商業化，年推推出版本，年推出出版，目前已已經推出系統統支持的版和和版，是目前前國際上公認認的著名的數數據統計分析析軟件系統之之一。系統的最大特點點就是將數據據管理和統計計分析融為一一體。系統軟軟件它提供一一種交互式運運行程序。系統的的基礎是語言言

50、，語言是一一種近似自然然語言的非過過程語言。目目前可以在不不同的操作系系統和不同的的機器類型下下運行。該系系統應用的范范圍廣。為“ ”的縮縮寫，意為統統計分析系統統，是美國軟軟件研究所（ .）研制的一套大型集成應用軟件系統，具有完備的數據存取、數據管理、數據分析、數據展現功能。利用它可以完成包括從簡單的描述性系統到復雜的多變數分析的各種運算，從而使人們從繁重的計算任務中解脫出來，有更多的時間和精力用于分析和解釋計算的結果，而不必為如何獲得這些結果花費過多的時間和精力。基于的生產過程分析系統充分地利用先進的統計分析性能，將大大提高分析系統的效率和精度。特別是 功能強大，統計方法齊、全、新，提供了

51、從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進可靠。更為重要的是使用簡便、操作靈活，其編程語句簡潔、短小，通常只需很小的幾條語句即可完成一些復雜的運算，得到滿意的結果，這將大大地提高開發效率，增強系統的可維護性2 2 汪遠征, 徐雅靜. SAS軟件與統計應用教程. 機械工業出版社, 2007(1): 一三8-一三9.是公司針對使用用其數據挖掘掘工具 而提出的數數據挖掘方法法論。它將數數據挖掘過程程劃分為以下下幾個主要步步驟：數據抽抽樣（），數數據特征探索索和分析（），數數據調整與預預處理（），算算法的選擇、模

52、模型的建立或或知識的發現現（），模型型或知識的綜綜合解釋與評評價（）。數據抽樣（）當進行數據挖掘掘時，首先要要從數據庫中中取出一個與與所探索的問問題相關的樣樣本數據集，再再根據所要達達到的目標采采取不同的方方法，如隨機機抽樣、典型型抽樣等。另另外要注意數數據的質量。數據特征探索索、分析和預預處理（）得到一個樣本數數據集后，要要進行數據特特征的探索和和分析。看其其中有沒有什什么明顯的規規律和趨勢，有有沒有出現你你從未設想過過的數據狀態態，因素之間間有什么相關關性等等。還還可用聚類、因因子分析等方方法對數據進進行分類和篩篩選。這是一一個反復試探探和觀察的過過程，需要豐豐富的知識和和敏銳的觀察察力。

53、問題明確化、數數據調整和技技術選擇（）通過上述兩個步步驟的操作，分分析人員就可可以按照問題題的具體要求求對數據進行行修改，如增增刪、組合或或者生成一些些新的變量等等。模型的研發、知知識的發現()這一步是數據挖挖掘工作的中中心環節。根根據要實現的的目標和數據據集的特征，選選擇一種或幾幾種數據挖掘掘方法，如數數理統計方法法，人工神經經元網絡，決決策樹等，從從而將隱含在在數據中的內內在關系定量量化、模型化化。這一步也也需要不斷的的試驗，以得得到擬合效果果最好的模型型。模型和知識的的綜合解釋和和評價（）從上述過程中將將會得出一系系列的分析結結果、模式或或模型，它們們是對目標問問題的多側面面的描述。但但

54、要形成最終終的決策支持持信息，還需需要結合研究究的問題，對對這些結果進進行綜合的解解釋。此外，要要根據一定的的方法，對決決策支持信息息的適用性做做出評價。如如發現不完善善，就需要重重新進行數據據挖掘的過程程。因此，數數據挖掘是一一個反復進行行的過程，在在反復過程中中，獲得有價價值的信息。系統的最大特點點是把數據管管理和數據分分析融為一體體。具體地說說具有如下幾幾方面特點:）使用靈活方便便，功能齊全全。用戶把要要解決的問題題用節點連接接起來表達出出來組成關聯聯圖，提交給給系統，就可可以解決你的的問題，用戶戶操作是在很很友好的界面面下進行的。）系統把數據處處理與統計分分析融為一體體程序的結構構是由

55、兩個基基本步驟任意意組合而成，步用于對數據的加工處理，應用于分析數據和編寫報告。）適用性強，應應用面廣：系系統適用于任任何經驗的人人員 (初學學者或有經驗驗的用戶)，適適用于任何類類型的數據，系統可以訪問各種數據資源，如*文件、*文件及其他軟件 ()生成的數據文件、高級語言生成的數據文件等。系統可以用來解決自然科學和社會科學各個領域中的各類問題如統計學、經濟學、生物工程學衛生醫療、金融證券、社會調查等。系統具有多硬件廠商結構，可支持多種硬件平臺，它可以在大型計算機，小型計算機及微機上運行，對于“軟件環境”，系統可以在十幾種不同的操作系統下運行(如, , , , , , , , , 等)1 1

56、黃燕, 吳平. SAS統計分析及應用. 機械工業出版社, 2007(11):1-2.）擴展性能強、沒沒有上限的軟軟件系統系統統模塊或結構構可以讓用戶戶靈活地按自自己的需要去去選擇相關的的模塊與 軟件一起完完成各種應用用的需要。）系統可以作為為用戶唯一需需要的最經濟濟的軟件系統統。 銀行重慶分行行客戶關系管管理現狀分析析 銀行重慶分行行簡介銀行成立于年月月日，是我國第第一家完全由由企業法人持持股的股份制制商業銀行，總總行設在深圳圳。自成立以以來，銀行先先后進行了四四次增資擴股股，并于年月成功發行行了億普通股股，月日在上交所掛掛牌（股票代代碼：），是是國內第一家家采用國際會會計標準上市市的公司。年

57、年月日，銀行 ()在香港聯聯合交易所正正式掛牌上市市。年月，被亞亞洲貨幣雜雜志評為“年度中國最最佳本土銀行行” ，年月入圍世界界強企業；年月 銀行家家雜志社組織織的“中國商業銀銀行競爭力排排名”中榮獲“年全國性商商業銀行核心心競爭力排名名第二名”；年月，在美國國紐約設立的的分行正式開開業。銀行重慶分行成成立于年月，自成立立以來，銀行行重慶分行堅堅持秉承招行行系統自上而而下的“因勢勢而變”、“因因您而變”服服務理念，充充分發揮自身身優勢，不斷斷將銀行重慶慶分行“一卡卡通”、“一一網通”、“金金葵花理財”、“點點金理財”、國國際標準雙幣幣信用卡、“財財富賬戶”等金融融服務品牌推推向深入。銀銀行重慶

58、分行行在重慶地區區，零售業務務方面具有明明顯優勢，年年底，儲蓄存存款達到億，在在重慶地區排排名第六，排排在工、農、中中、建、交之之后，高于重重慶銀行，是是其它一些銀銀行儲蓄存款款的數倍。銀銀行重慶分行行在零售客戶戶分類上分為為普通客戶、金金卡客戶、金金葵花客戶（客戶），金卡客戶是指總資產在萬元以上的客戶，客戶是指總資產在萬以上的客戶，分行根據客戶不同類型提供相應的理財服務。在客戶關系管理理方面，零售售業務數據量量太大，僅分分行客戶數就就在萬以上，同時時由于客戶每每筆交易均要要產生一條記記錄，數據庫庫龐大。分行技術人人員較少，主主要任務是實實現對各支行行的數據統計計和考核分析析，在客戶層層面主要

59、是對對客戶的總資資產進行統計計分析，缺少少進一步的數數據挖掘。各各支行客戶經經理根據統計計的客戶總資資產情況以及及總行的營銷銷策略分類對對客戶進行銀銀行產品營銷銷。 銀行重慶分行行客戶數據分分析與利用的的現狀與問題題銀行重慶分行建建立了專門的的客戶數據管管理倉庫，包包含了客戶近近幾年交易的的全部數據，由于零售業務本身交易量大，僅分行客戶數就在萬以上，客戶每筆交易均要產生一條記錄，每天交易數據庫全部記錄在數據庫中，數據庫龐大；分行近有兩名電腦人員負責完成各網點對數據統計分析的需要，電腦人員重點是開發對網點的各項業務完成情況的考核，同時負責為各業務部門提供所需要的各種統計數據，因而在客戶的資產統計

60、方面做的工作較多，而對客戶數據的進一步挖掘較少，分行也缺少對客戶數據進行挖掘的工具。在競爭如此激烈的金融市場上分行在有些方面存在有待完善的地方。數據處理不完完善：客戶量量大、交易次次數生成的數數據量更加龐大，銀行重重慶分行對巨巨大的交易數數據進行了簡簡單統計處理理，但較少進進行深入分析析，對有效區區分客戶的重重要程度進行行客戶價值細細分提供差異異化的服務方方面存在不足足。缺少差異化客客戶關系管理理策略：以前前對大量數據據進行簡單統統計處理，在在根據客戶價價值差異進行行客戶價值細細分，設定個個性化服務模模式方面有所所欠缺。以往往分行針對不同同客戶提供的的差異化服務務不強。 * 只針對客戶的的資產