基于数据挖掘的银行经营分析系统研究论文(PDF 58页)
所属分类:经营管理
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目 录 ..
第一章 绪论 1
1 选题背景和意义 .. 1
2 国内外研究现状及趋势 2
3.主要内容 3
第二章 相关基础知识 5
1 客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM) . 5
1.1 银行客户关系管理中的客户划分分析的意义 ... 5
2 数据挖掘 7
2.1 数据预处理 ... 7
2.2 关联规则挖掘 . 7
2.2.1 基本概念 ... 7
2.2.2 Apriori 算法 ... 9
2.2.3 用FP-tree 挖掘频繁集 ... 9
2.3 分类 10
2.3.1 ID3 算法 .. 10
2.3.2 C4.5 .. 11
2.3.3 Bayes 法 .. 11
2.4 聚类分析 12
2.4.1 聚类分析中的数据类型 .. 12
2.4.2 K-平均聚类算法 13
2.4.3 K-中心点聚类方法 .. 14
2.4.4 最近邻聚类(Nearest Neighbour) . 14
第三章 以聚类为基础的银行客户群分析 ... 15
1 客户关系管理 15
2 银行客户细分模型 16
2.1 数据准备 16
2.2 数据建模 18
第四章 多相似度协同过滤推荐在银行业的应用 . 21
1 协同过滤推荐 ... 21
1.1 算法简介 22
1.2 算法中存在的问题 23
1.3 相似性比较方法 .. 23
1.4 冷启动问题 .. 25
1.5 推荐速度 25
1.6 评估方法 25
2 基于多相似度的协同过滤推荐 . 26
2.1 用户间的多相似度计算 27
2.2 基于用户间多相似度的预测评分计算 27
北方工业大学硕士学位论文
2.3 算法过程 28
第五章 基于数据挖掘的银行经营分析系统的设计与实现 . 30
1 系统分析 ... 30
1.1 系统功能分析 30
1.2 银行个人产品分类 31
2 系统设计 ... 31
2.1 系统总体结构设计 31
2.2 详细设计 34
2.3 系统原理 35
2.4 身份验证功能设计 36
3 系统实现 ... 37
3.1 系统主界面 .. 37
3.2 系统管理 39
3.2.1 分角色管理 39
3.3 经营分析 41
3.3.1 存款统计分析 .. 41
3.3.2 客户特征分析 .. 42
3.3.3 各经营单位客户分析 42
3.3.4 产品价值统计分析 .. 43
3.3.5 利率分析与指标调控 44
第六章 总结和展望 . 45
致谢 .. 48
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