基于数据挖掘的银行客户分类研究

婷宝❤️ 2024-06-13 17:55:57
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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**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-means  0引言  近年来,随着**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**,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 20210311
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