基於數據挖掘的銀行經營分析係統研究論文(PDF 58頁)

摘要
目 錄 ..
第一章 緒論 1
1 選題背景和意義 .. 1
2 國內外研究現狀及趨勢 2
3.主要內容 3
第二章 相關基礎知識 5
1 客戶關係管理(Customer Relationship Management，CRM) . 5
1.1 銀行客戶關係管理中的客戶劃分分析的意義 ... 5
2 數據挖掘 7
2.1 數據預處理 ... 7
2.2 關聯規則挖掘 . 7
2.2.1 基本概念 ... 7
2.2.2 Apriori 算法 ... 9
2.2.3 用FP-tree 挖掘頻繁集 ... 9
2.3 分類 10
2.3.1 ID3 算法 .. 10
2.3.2 C4.5 .. 11
2.3.3 Bayes 法 .. 11
2.4 聚類分析 12
2.4.1 聚類分析中的數據類型 .. 12
2.4.2 K-平均聚類算法 13
2.4.3 K-中心點聚類方法 .. 14
2.4.4 最近鄰聚類(Nearest Neighbour) . 14
第三章 以聚類為基礎的銀行客戶群分析 ... 15
1 客戶關係管理 15
2 銀行客戶細分模型 16
2.1 數據準備 16
2.2 數據建模 18
第四章 多相似度協同過濾推薦在銀行業的應用 . 21
1 協同過濾推薦 ... 21
1.1 算法簡介 22
1.2 算法中存在的問題 23
1.3 相似性比較方法 .. 23
1.4 冷啟動問題 .. 25
1.5 推薦速度 25
1.6 評估方法 25
2 基於多相似度的協同過濾推薦 . 26
2.1 用戶間的多相似度計算 27
2.2 基於用戶間多相似度的預測評分計算 27
北方工業大學碩士學位論文
2.3 算法過程 28
第五章 基於數據挖掘的銀行經營分析係統的設計與實現 . 30
1 係統分析 ... 30
1.1 係統功能分析 30
1.2 銀行個人產品分類 31
2 係統設計 ... 31
2.1 係統總體結構設計 31
2.2 詳細設計 34
2.3 係統原理 35
2.4 身份驗證功能設計 36
3 係統實現 ... 37
3.1 係統主界麵 .. 37
3.2 係統管理 39
3.2.1 分角色管理 39
3.3 經營分析 41
3.3.1 存款統計分析 .. 41
3.3.2 客戶特征分析 .. 42
3.3.3 各經營單位客戶分析 42
3.3.4 產品價值統計分析 .. 43
3.3.5 利率分析與指標調控 44
第六章 總結和展望 . 45
致謝 .. 48
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