基于聚类分析的客户关系管理.docx

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1、基于聚类分析的客户关系管理银行重庆分行案例分析 研 究 生：卢 闯 : 指导教师：李 勇 副教授: . 重庆工商管理硕士学院 二八年十一月. 摘 要经济全球化，金融市场开放与竞争，信息技术突飞猛进，银行业务的发展，促进了在金融服务行业广泛运用。金融机构正在应用把客户关系管理，整合客户信息资源，发掘客户价值，为客户提供更加快捷、周到的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度，吸引更多的客户，最终实现自身收益的最大化。在这种形势下，如何细分客户，通过从客户的交易中了解客户喜好，进而进行差异化管理，成为银行面临的重大挑战。我们通过先进的数据挖掘技术分析现有客户的需求、爱好等，针对性的提供个性化服务，以改善

2、银行客户经理的营销手段，提高银行的经济效益。银行重庆分行自成立以来，一直致力于客户的差异化服务，提升客户的满意度，取得良好的市场业绩。随着金融业的激烈竞争，外资银行进入中国市场，银行重庆分行的战略发展需要提升客户的服务质量，以适应激烈的市场竞争，保持行业的领先地位。本文根据银行重庆分行现状和实际抽样数据情况，明确了在数据分析和处理方面存在的问题和不足，分析了银行重庆分行的客户现状。在聚类分析上，从信息技术和客户关系管理相结合的角度出发，对银行客户进行分类，找出不同类型客户的行为特征，以此对不同类别的客户制定相关的客户关系管理策略，提供有针对性的差异化个性服务，以使银行重庆分行在激烈的金融市场竞

3、争中获得大的收益，立于不败之地。关键词：数据挖掘，聚类分析，客户分类，客户关系管理 , , , . , . . , . , , , . . , . , . , ; . , . . .: , , , 目 录摘 要 绪 论 研究的目的和意义 论文研究的主要内容及框架 客户关系管理与数据挖掘的相关理论概述 客户关系管理相关理论 的定义与内涵 的核心管理思想 所需要的技术 数据挖掘理论 数据挖掘概述 数据挖掘的模式 数据挖掘在银行客户关系管理中的应用 数据挖掘的聚类分析理论 聚类的概念 聚类算法的一般特征 算法简介 简介 银行重庆分行客户关系管理现状分析 银行重庆分行简介 银行重庆分行客户数据分析与利

4、用的现状与问题 银行重庆分行客户关系管理现状 基于数据挖掘的客户价值研究总体思路 面向的聚类分析 问题描述 数据采集与预处理 数据模型 数据预处理 聚类分析 基于银行收益数据的聚类分析 基于客户活动强度数据的聚类分析 聚类结果评估与解释 基于聚类的客户关系管理 基于聚类的客户分类 基于银行收益的客户分类 基于活动强度的客户分类 基于客户价值和活跃强度的客户二维分类 基于聚类的客户分类与银行现有分类情况对比分析 基于客户细分的客户关系管理策略 针对高价值不同活动强度客户策略 针对中价值不同活动强度客户策略 针对低价值不同活动强度客户策略 预期应用效果 结 论致 谢参考文献 绪 论 研究的目的和意

5、义随着金融体制改革的深化和银行业的改制，以及外资银行进入中国，银行业的危机意识不断增强，国内银行业面临更加激烈的竞争，特别是从年月份美国次贷危机引发的全球金融危机，直至发展成为全球的金融海啸，导致国内外银行受到严重的冲击。今年月份美国第四大投资银行雷曼兄弟的破产，引起了全球银行和企业的破产风潮，致使全球经济进入冬天。在这种剧烈竞争和严重冲击下，哪家银行能够准确把握客户的需求并提供差异化的产品和服务，哪家银行就可能取胜，达到提高客户满意度和银行收益增加的客户和银行双赢局面。客户是银行最重要的资源，是银行收益的主要来源。客户关系管理（）就是一个通过详细管理企业与客户之间的关系，使客户价值最大化与企

6、业收益最大化之间达到平衡的有效途径。银行重庆分行于年月在重庆成立，坚持秉承自上而下的“因势而变”、“因您而变”服务理念，充分发挥自身优势，不断将银行重庆分行“一卡通”、“一网通”、“金葵花理财”、“点金理财”、国际标准双币信用卡、“财富帐户”等金融服务品牌推向深入。随着银行重庆分行规模不断扩大，客户交易数据库越来越庞大，为对庞大的客户信息资源进行有效管理，需要建立适合于银行发展的体系，在客户基础信息数据库建立的基础上，再对数据进行挖掘和全面深入的分析处理。数据挖掘聚类技术对银行庞大数据进行分析的优点是显而易见的：第一，对大量的数据进行科学准确的分析，划分出数据的规律；第二，根据划分的数据规律，

7、对客户进行分类，并找出各类客户的特征；第三，对各类客户有针对性的制定出客户关系管理策略方案，提供个性化服务。本文针对银行重庆分行的发展需要，以及在大量数据处理方面存在的不足，结合实际情况，提出一系列可执行方案，具有很强的针对性以及实际应用意义。 论文研究的主要内容及框架本文对银行重庆分行在数据处理方面存在的不足采用数据挖掘聚类技术进行了分析，对客户进行分类，针对不同类别的客户制定相关的客户关系管理策略。论文的研究框架如图所示：论文研究的目的和意义数据挖掘和客户关系管理的相关理论银行重庆分行的客户关系管理现状分析基于聚类的客户分类客户关系管理策略的实施与应用客户聚类分析图 论文研究框架 客户关系

8、管理与数据挖掘的相关理论概述 客户关系管理相关理论 的定义与内涵客户关系管理() 是依靠信息技术实现的全新的管理模式，它强调客户价值和便利，充分利用以客户为中心的资源，拓展全新的销售方式和销售渠道。企业任何产品的销售，都是建立在良好的客户关系基础之上的，客户关系成为企业发展的本质要素。因此，客户应该被作为一种宝贵的资源纳入到企业的经营发展中来1 廖俊松, 张金隆, 蔡淑琴. 论电子商务时代的客户关系管理. 软科学, 2001,一五(1):93-94.。定义作为新兴的管理概念，大量研究人员及机构都提出了各自的定义。下面给出几个有代表性的定义。认为，就是“吸引并保持有经济价值的客户，驱逐并消除缺乏

9、经济价值的客户”。认为,“是指通过围绕客户细分来组织企业，鼓励满足客户需要的行为，并实现客户与供应商之间联系等手段，来提高盈利、收入和客户满意度的、遍及整个企业的商业策略。”和认为,“是一个围绕客户需要和需求、重新设计企业及其业务流程的信息技术()驱动的概念，它将一系列方法、软件以及互联网接入能力同企业的以客户为核心的商业战略相结合，致力于利润、收益和客户满意度的提高”。认为，是指“通过协调、整合、集成企业同客户的所有接触点，既整合销售、营销和服务流程，增强企业的获利能力，增加企业的收益，致力于建立、关怀及开发利用与重要客户之间的良好个人关系”。等人将定义为“一种客户导向的管理方法，它是基于整

10、合了前台营销、销售、服务所有信息的信息系统”。认为，是指“企业通过富有意义的沟通，理解并影响客户行为，最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的”。是一个将客户信息转化成积极的客户关系的反复循环过程。上述这些关于的界定，各有其侧重之处。是从客户关系本质出发，强调了“关系”的经济价值，这也是如今学术界较为普遍接受的一种定义；的定义强调了商业策略；和则是强调整合客户接触点和前台各流程；等人认为是一种管理方法，强调以信息系统为基础，前后台信息共享；强调的是管理与客户的关系。的内涵由于是一种新兴的营销管理理论，企业界和理论界对其有不同的诠释，可从下述三个层面来表述。首先被认为是一种营销管

11、理理念。的核心思想是将企业的客户（包括最终客户、分销商和合作伙伴）作为最重要的企业资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值；其次，也是一种旨在改善企业和客户之间关系的新型管理机制。它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域，通过向企业的销售、市场和客户服务的专业人员提供全面、个性化的客户资料，并强化跟踪服务、信息分析的能力，使他们能够协同建立和维护一系列与客户和生意伙伴之间卓有成效的“一对一关系”。一方面使企业得以提供更快捷和周到的优质服务、提高客户满意度、吸引和保持更多的客户，从而增加营业额；另一方面则通过信息共享和优化商业流程来有

12、效地降低企业经营成本；最后，也是一套管理软件和技术。它是企业借助电子商务、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智能各种技术手段，建立一个能搜集、追踪和分析客户信息的系统，为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提供一个业务自动化的解决方案，实现了企业由传统模式向以电子商务为基础的现代企业的转化1 王广宇. 客户关系关系方法论. 清华大学出版社, 2004(9): 87-106.。体现了两个管理趋势的转变2 鲁江, 熊燕. 提升中国现代企业的核心竞争力建立客户关系管理. 科技进步与对策, 2002(5):98-99.。一是企业从以产品为中心的模式逐渐向以客户为中心的模式转化。其次，也表明了企业管理视

13、角从“内视型”向“外视型”的转移。长期以来，传统企业管理更关注的重心是企业内部的生产部门，对带来更多效益的外部市场和客户一直缺乏科学的管理，企业依靠“内视型”的管理模式已难以适应激烈的竞争，因此必须转换自己的视角，整合企业的资源。 的核心管理思想的核心管理思想主要包括以下几个方面：客户是企业发展最重要的资源之一企业发展需要对自己的资源进行有效的组织与计划。随着人类社会的发展，企业资源的内涵也在不断扩展，早期的企业资源主要是指有形的资产，包括土地、设备、厂房、原材料、资金等。其后企业资源概念扩展到无形资产，包括品牌、商标、专利、知识产权等。再后来，人们认识到人力资源才是企业发展最重要的资源。时至

14、工业经济时代后期，信息又成为企业发展的一项重要资源。乃至人们将工业经济时代后期称为“信息时代”。在人类社会从“产品”导向时代发展为“客户”导向时代的今天，客户的选择决定着一个企业的命运。因此，客户已经成为当今企业最重要的资源之一。在很多行业中，完整的客户档案或数据库就是一个企业颇具价值的资产。通过对客户资料的深入分析并应用销售理论中的法则将会显著改善企业营销业绩。对企业与客户发生的各种关系进行全面管理企业与客户之间发生的关系，不仅包括单纯的销售过程所发生的业务关系，如合同签订、定单处理、发货、收款等，而且包括在企业营销及售后服务过程中发生的各种关系。如在企业市场活动、市场推广过程中与潜在客户发

15、生的关系；在与目标客户接触过程中，内部销售人员的行为、各项活动及其与客户接触全过程所发生的关系；还包括售后服务过程中，企业服务人员对客户提供关怀活动、各种服务活动、服务内容、服务效果的记录等，这也是企业与客户的售后服务关系。对企业与客户间可能发生的各种关系进行全面管理，将会显著提升企业营销能力，降低营销成本，控制营销过程中可能导致客户抱怨的各种行为，这是的另一个重要管理思想。进一步延伸企业供应链管理世纪年代提出的，原来是为了满足企业的供应链管理需要，但 的实际应用并没有达到企业供应链管理的目标，这既有 本身功能方面的局限性，也有技术发展阶段的局限性，最终 系统又退回到帮助企业实现内部资金流、物

16、流与信息流一体化管理的系统。系统作为 系统中销售管理的延伸，借助 技术，突破了供应链上企业间的地域边界和不同企业之间信息交流的组织边界，建立起企业自己的 和 网络营销模式。系统与系统的集成运行才真正解决了企业供应链中的下游链管理问题，将客户、经销商、企业销售部整合到一起，实现企业对客户个性化需求的快速响应。同时也帮助企业清除了营销体系中的中间环节，通过新的扁平化营销体系，缩短响应时间，降低销售成本。定律定律是 世纪意大利经济学家佩尔图()率先发表的一项研究成果，后来被称为 定律(也称佩尔图定律)。此定律具体到企业业务，可理解为：对于已经与企业有业务往来的客户，其中的业务来自于的客户；同样，对于

17、暂时与企业还没有业务往来但也是企业希望争取到的潜在客户而言，其中的潜在业务来自于的潜在客户(潜在客户可被认为是那些曾一次或多次与企业接触过或企业与之接触过的潜在客户) 。定律不仅给我们的市场、销售带来收益，使企业准确的把握市场，研发出具有市场占有力的产品，同时也作用于客户服务这一层面，因现代的客户服务已远远不局限于仅为客户提供售后服务，而是在服务的基础上分析并挖掘客户的购买潜力，即购买资格。客户知识管理世界经济正进入知识经济时代，知识经济是以知识为基础的经济，是建立在知识和信息的生产、分配和使用之上的经济。知识管理的重点是知识的识别、获取、开发、分解、存储和共享，并为其构建有效的途径和机制，以

18、运用集体的智慧提高企业的应变和创新能力。知识管理以信息管理为基础，是信息管理的延伸和发展，是利用技术去分享知识(或信息) 并把它们作为创新(发明)的手段或杠杆。知识管理是适应知识经济时代要求的新型管理模式，是迎接新时代挑战的重要战略。客户知识管理是通过一组解决方案的集合寻找和识别与问题有关的关键性信息，并将这些信息进行提取，形成对某一问题的专门知识，并作为决策的依据。客户管理的目的在于协助企业不断的获取、积累客户知识并将这些知识运用在企业的市场、销售、客户服务等各个领域，并让这些知识发挥出杠杆作用，以提升企业客户的满意度和忠诚度，从而降低生产和销售成本，缩短销售周期，扩大市场份额，提高企业的效

19、率和效益。因此，客户知识管理是客户关系管理的本质。企业必须将知识有效地运用到制定策略上，并让这些知识发挥出杠杆作用，才能有效地进行客户关系管理。 所需要的技术详细的客户信息，而并非仅仅是有关交易和财务支付的原始数据，是成功企业赢得和留住赢利性客户的根本。将原始数据转化为可操作的有效信息，对于营造一种有突破性的共同业务决策环境是十分必要的。凡是经过分析处理且能够“被理解”的知识，都有助于我们在营销、销售、服务、行政管理、资源管理以及各层次的决策和计划上做出明智的选择。具体所需的技术有：数据库技术数据库是按一定的数据模型组织、描述和存储的，有组织、可共享的数据集合，是构成数据库系统的重要部分。数据

20、库技术是在文件系统基础上发展起来的计算机数据管理技术，它有效的解决了数据的独立性问题，实现了数据的统一管理，达到数据共享的目的。数据库系统则指引进数据库技术后的计算机系统，它实际上是由有组织的、动态存储的有密切联系的数据集合及对其进行统一管理的计算机软件和配件资源所组成的系统。它将有关部门中反映客观事物的大量信息进行记录、分类整理等定量、规范化处理，并以记录为单位存贮于数据库中。在数据库系统的统一作用下，用户通过应用程序发出不同命令以得到满足不同层次需要的各种信息1 邓.皮泊斯, 马沙.容格斯. 客户关系管理. 中国金融出版社, 2006(1): 163-一八2.。数据仓库和数据挖掘技术作为信

21、息科学的一个重要研究领域，数据仓库和数据挖掘技术是数据库技术发展到一定程度的产物。按的定义，“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程”。而在数据仓库基础上的所谓数据挖掘，亦称数据库中的知识发现，就是在海量数据中探索数据间的关系、并从中提取有效的、新颖的、有潜在价值的知识和规律的过程。它的作用是将数据转换成信息和知识，以便做出正确的决策；提供将知识应用到操作系统中的机制，以便采取正确的行动。数据仓库与数据挖掘技术的结合，不仅能提高数据仓库对决策的支持能力，也能大大提高数据挖掘的工作效率2 管正, 魏冠明. 中国企业CRM实施. 人民邮电出版社, 200

22、3(3): 70-79.。系统的建立和实现还涉及到其他许多技术，如通信技术、计算机网络技术、信息技术、人工智能技术等。本文着重讨论数据库技术，因为数据库技术是进行数据分析的基础，没有数据库技术，也就没有数据挖掘、数据仓库等高级数据分析工具的应用。利用数据库技术设计了一个系统，待运行稳定后逐步引入数据仓库和数据挖掘技术，以便更好地分析客户特征、了解客户需求，更有效地进行客户关系管理。 数据挖掘理论 数据挖掘概述数据挖掘，就是从数据集中提取隐含的、未知的、对决策有潜在价值的知识的过程。又称作数据库中的知识发现( ，简记为 )，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、

23、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。还有很多和这一术语相近似的术语，如从数据库中发现知识（）、数据分析、数据融合（ ）以及决策支持等。人们把原始数据看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的，如关系型数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化

24、、并行计算等方面的学者和工程技术人员1 潘华, 项同德. 数据仓库与数据挖掘原理,工具及应用. 中国电力出版社. 2007(12): 83-84.。确定挖掘主题：在金融数据挖掘中，首先要清楚的明确数据挖掘的目的，这是至关重要的一步。因为挖掘的最后结果是不可预测的，但要探索的问题应是有预见性的，所以不能进行盲目的数据挖掘。数据选择：查找所有和业务相关的内部和外部数据信息，从中选择适用于数据挖掘的相关数据。数据预处理：对选择后的数据进一步处理，检查数据完整性以及数据的一致性，并通过一些操作减少数据量，将数据变换和统一成适合挖掘的形式。建立模型：读入经过预处理的数据，建立模型，进行数据挖掘。评价和解

25、释：对模型得出的结果进行解释，根据某种兴趣度量，识别表示知识的真正有用的模式，并通过一致性检查，以确信发现的知识不与以前发现的知识相抵触，并用可视化技术展现给用户。预测：应用模型对未知数据进行预测。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段，他不但能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。商业数据库正在以空前的速度增长，并且数据仓库正在广泛地应用于各种行业，数据挖掘经过了十多年的发展已经

26、成为一种成熟、稳定、易于理解和操作的技术。 数据挖掘的模式数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。数据挖掘任务一般可以分两类描述和预测。描述性挖掘任务刻画数据库中数据的一般特性。预测性挖掘任务在当前数据上进行推断，以进行预测2 袁玉波, 杨传胜, 黄延祝, 徐成贤. 数据挖掘与最优化技术及应用, 2007(7):77-78.。在某些情况下，用户不知道他们的数据中有什么类型的模式是有趣的，因此可能想并行地搜索多种不同的模式。这样，重要的是，数据挖掘系统要能够挖掘多种类型的模式，以适应不同的用户需求或不同的应用。此外，数据挖掘系统应当能够发现各种粒度即（不同的抽象层）的模式。数据挖掘系统

27、应当允许用户给出提示，指导或聚焦有趣模式的搜索。由于有些模式并非对数据库中的所有数据都成立，通常每个发现的模式带上一个确定性或“可信性”度量。数据挖掘功能以及它们可以发现的模式类型介绍如下3 张喆. 数据挖掘及其在客户关系管理中的应用. 复旦大学出版社, 2007: 73-75.。概念类描述特征化和区分数据可以与类或概念相关联。类和概念的描述称为类概念（ ）描述。这种描述可以通过下述方法得到：）数据特征化，一般地汇总所研究类（通常称为目标类）的数据；）数据区分，将目标类与一个或多个比较类（通常称为对比类）进行比较数据特征化和比较；）数据特征化和比较。数据特征化（ ）是目标类数据的一般特征或特性

28、的汇总。通常，用户在指定类的数据通过数据库查询收集。例如，为研究上一年销售增加的软件产品的特征，可以通过执行一个查询收集关于这些产品的数据。有许多有效的方法，将数据特征化汇总。例如，基于数据立方体的上卷操作可以用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。一种面向属性的归纳技术可以用来进行数据的概化和特征化，而不必一步步地与用户交互。数据特征的输出可以用多种形式提供。包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。结果描述也可以用概化关系( )或规则形式提供。数据区分( )是将目标类对象的一般特征与一个或多个对比类对象的一般特征相比较。目标类和对比类由用户指定，而对应的数据通过数据库

29、检索。例如，可能希望将上一年销售增加的软件产品与同一时期销售至少下降的那些产品进行比较。用于数据区分的方法与用于数据特征化的类似。关联分析关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。分类和预测分类()是这样一个过程，它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。导出模型是基于对训练数据集

30、(即其类标记已知的数据对象)的分析。“如何提供导出模型？”导出模式可以用多种形式表示，如分类()规则、判定树、数学公式或神经网络。判定树是一个类似于流程图的树结构，每个节点代表一个属性值上的测试，每个分支代表测试的一个输出，树叶代表类或类分布。判定树容易转换成分类规则。当用于分类时，神经网络是一组类似于神经元的处理单元，单元之间加权连接。分类可以用于预测数据对象的类标记。然而，在某些应用中，人们可能希望预测某些空缺的或不知道的数据值，而不是类标记。当被预测的值是数值数据时，通常称之为预测()。尽管预测可以涉及数据值预测和类标识预测，通常预测限于值预测，并因此不同于分类。预测也包含基于可用数据的

31、分类趋势识别。相关分析( )可能需要在分类和预测之前进行，它试图识别对于分类和预测无用的属性。这些属性应该排除。聚类分析与分类和预测不同，聚类()分析数据对象，而不考虑已知的类标记。一般情况下，训练数据中不提供类标记，因为不知道从何开始。聚类，可以用于产生这种标记。对象根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性的原则进行聚类或分组。即对象的簇（聚类）这样形成，使得在一个簇中的一个对象具有很高的相似性，而与其它簇中的对象很不相似。所形成的每个簇可以看作一个对象类，由它可以导出规则。聚类也便于分类编制，将观察的内容组织成类分层结构，把类似的对象组织在一起1 罗洪群, 王情华, 田义江. 统计学基础

32、. 清华大学出版社, 2008(3): 98-99.。孤立点分析数据库中可能包含一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型不一致。这些数据对象是孤立点()。大部分数据挖掘方法将孤立点视为噪声或异常而丢弃。然而，在一些应用中(如欺骗检测)，罕见的事件可能比正常出现的那些更有趣。孤立点数据分析称作为孤立点挖掘( )。孤立点可以使用统计试验检测。它假定一个数据分布概率模型，并使用距离度量，到其他聚类的距离很大的对象被视为孤立点。基于偏差的方法通过考察一群对象主要特征的差别识别孤立点，而不是使用统计或距离度量。演变分析数据演变分析( )描述行为随时间变化的对象的规律或趋势，并对其建模。尽管这可能包括时间

33、相关数据的特征化、区分、关联、分类或聚类，这类分析的不同特点包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配和基于类似性的数据分析。 数据挖掘在银行客户关系管理中的应用本论文是以银行客户为基础进行分析研究，银行系统的核心是构建全行的大型数据库系统，然而，成功构建数据库系统还只是基础，为了实现其辅助决策的目的，必须能够有效利用数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析和预测。对于银行而言，数据挖掘在其客户关系管理系统中可以起到的主要作用如下：客户分类近年来，特别是在市场细分环境下一对一个性化服务正在受到银行业的青睐。这意味着银行要了解每一个客户，并同其建立起持久的关系。利用数据挖掘技术可对大量的客户分类，提供

34、针对性的产品和服务。交叉服务现代银行企业和客户之间的关系是经常变动的，一旦拥有了新的客户，就要竭力完善这种关系。需要对其进行交叉销售，为原有客户提供新的银行产品或服务。数据挖掘可以帮助银行分析出最优的合理的服务匹配。客户保持客户保持是留住老客户、防止客户流失的过程。由于银行对老客户的信息掌握的比较详细，而对潜在客户的信息掌握得很少，所以对于银行来说获取一个新客户远比保留一个老客户的成本高得多。而且在目前开放的商业环境下，商业银行之间的竞争越来越激烈，客户保持也就成为银行面临的一个重要难题。在客户保持过程中，首先要对已经流失的客户数据进行分析，找到流失客户的行为模式，同时分析流失客户流失的原因。

35、根据已经流失的客户的特点还可以预测现在客户中有流失倾向的客户。对于这些客户，银行应该及时调整服务策略，针对用户分类时得到的用户特点采取相应的措施挽留客户。挽留一个老客户，竞争对手就减少了一个新客户，同时流失一个客户就为竞争对手带来一个新客户。因此，客户保持是客户关系管理中最为重要的一个部分。数据挖掘可以帮助银行识别出潜在的客户群，提高市场活动的响应率，使银行决策人员做到心中有数，有的放矢。客户信用分析分析客户信用对银行信用管理很有意义，对不同信用级别的客户，采取不同的信贷方案等。数据挖掘可从大量历史数据中分析出具体客户的信用等级。客户盈利能力分析和预测很显然，不同客户对于银行来讲，其价值是不同

36、的。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助银行制定适合的市场策略。根据本文绪论部分对客户价值管理和之间关系的分析，可以看出客户保持是银行和客户价值管理的核心。本文仅就将商业银行的客户流失预测模型作为研究的重点是符合银行客户关系管理规律的。 数据挖掘的聚类分析理论聚类分析是研究物以类聚的一种统计分析方法。用于对事物类别尚不清楚，甚至事物总共可能有几类都不能确定的情况下进行事物分类的场合。 聚类的概念聚类（）是指把一组个体按照相似性归成若干类别。即“物以类聚”它的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小，二不用类别的个体之间的距离尽可能的大。组内的对象相互

37、之间是相似的，而不同组的对象是不同的。同一类别的个体之间的相似性尽可能大，而不同类别的个体之间的相似性尽可能小。组内的相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。相似性是根据描述对象的属性来测算的，距离是经常采用的度量方式。聚类分析能够帮助我们发现特征迥异的不同客户群，和对客户分群起关键作用的指标变量，并辅助运营商对各客户群的特征进行深刻洞察。聚类分析提供由个别数据对象所指派到簇的抽象。此外，一些聚类技术使用簇原理来刻画簇特征。这些簇原型可以用作大量数据分析和数据处理技术的基础。因此，聚类分析就是研究发现最有代表性的簇原型的技术。 聚类算法的一般特征次序依赖性：对于某些算法，所产生的簇的质量和个数可

38、能因数据处理的次数不同而显著的变化。非确定性：像均值这样的聚类算法不是次序依赖的，但是它们每次运行都产生不同的结果，它们依赖于需要随机选择的初始化步骤。簇的质量可能随运行而变化，因此需要多此运行。可伸缩性：包含数以万计的数据集并不罕见，用于这种数据集的聚类算法应当具有线性或接近线性的时间空间复杂度。参数选择：大部分聚类算法都需要用户设置一个或多个参数。选择合适的参数值可能是困难的，因此通常的态度是“参数越少越好”。如果参数值的很小改变就会显著就会显著的改变结果，则选择参数值就变得更加有挑战性。最后，除非提供一个过程来确定参数值，否则算法的用户就不得不通过试探法找到合适的参数值。变换聚类问题到其

39、他领域：一种被某些聚类技术使用的方法是将聚类问题映射到不同的领域。将聚类作为最优化问题处理：聚类常常被看做优化问题：将点划分成簇，更具用户指定的目标函数度量，最大化结果簇集合的优良度。例如：均值聚类算法试图发现簇的集合，使每个点到最近的簇质心距离的平方和最小。 算法简介文中进行聚类分析时采用的是 算法。算法属于聚类分析方法中一种基本的且应用最广泛的划分算法，它是一种已知聚类类别数的聚类算法。指定类别数为，对样本集进行聚类，聚类的结果由个聚类中心来表达。基于给定的聚类目标函数(或者说是聚类效果判别准则)，算法采用迭代更新的方法，每一次迭代过程都是向目标函数值减小的方向进行，最终的聚类结果使目标函

40、数值取得极小值，达到较优的聚类效果。 算法根据它们之间的相似程度,分为若干组;其中相似的对象构成一组,这一过程就称为聚类过程。一个聚类就是由彼此相似的一组对象所构成的集合;不同聚类中对象是不相似的。从给定的数据集中搜索数据项之间所存在的有价值联系。 算法的工作过程说明如下:首先从 个数据对象任意选择 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象, 则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离) ,分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的) 聚类; 然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值) ; 不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数:式

41、中, 为数据库中所有对象的平方误差的总和; 为空间的点,表示给定的数据对象; 为簇 的平均值( 和都是多维的) 。上式所示聚类标准旨在使所获得的 个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能紧凑, 而各聚类之间尽可能分开。 算法的计算复杂度为 ( ) ,因而它在处理大数据库时也是相对有效的(具有可扩展性) ;这里 为对象个数; 为聚类个数;而 为循环次数。通常有 和 。 算法常常终止于局部最优。 简介系统是世界公认的权威统计分析软件之一，是一个大型集成信息分析管理系统。系统集数据访问、数据管理、数据分析、数据挖掘功能于一体。是一个功能强大且被国际公认的标准统计分析软件。随着信息技术的发展，数据管理与数

42、据分析已成为各领域发展的重要支柱，系统也成为数据处理的首选工具。越来越多的企业感受到系统强大功能带来的益处。要对实验数据进行科学的分析，系统软件可以进行处理，从而得到科学的研究结论1 范金城. SAS数据分析范例. 西安交通大学出版社, 2008(5):83-84.。（ ）系统于年开始研制，年由美国公司实现商业化，年推出版本，年推出版，目前已经推出系统支持的版和版，是目前国际上公认的著名的数据统计分析软件系统之一。系统的最大特点就是将数据管理和统计分析融为一体。系统软件它提供一种交互式运行程序。系统的基础是语言，语言是一种近似自然语言的非过程语言。目前可以在不同的操作系统和不同的机器类型下运行

43、。该系统应用的范围广。为“ ”的缩写，意为统计分析系统，是美国软件研究所（ .）研制的一套大型集成应用软件系统，具有完备的数据存取、数据管理、数据分析、数据展现功能。利用它可以完成包括从简单的描述性系统到复杂的多变数分析的各种运算，从而使人们从繁重的计算任务中解脱出来，有更多的时间和精力用于分析和解释计算的结果，而不必为如何获得这些结果花费过多的时间和精力。基于的生产过程分析系统充分地利用先进的统计分析性能，将大大提高分析系统的效率和精度。特别是 功能强大，统计方法齐、全、新，提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析

44、方法，其分析技术先进可靠。更为重要的是使用简便、操作灵活，其编程语句简洁、短小，通常只需很小的几条语句即可完成一些复杂的运算，得到满意的结果，这将大大地提高开发效率，增强系统的可维护性2 汪远征, 徐雅静. SAS软件与统计应用教程. 机械工业出版社, 2007(1): 一三8-一三9.。是公司针对使用其数据挖掘工具 而提出的数据挖掘方法论。它将数据挖掘过程划分为以下几个主要步骤：数据抽样（），数据特征探索和分析（），数据调整与预处理（），算法的选择、模型的建立或知识的发现（），模型或知识的综合解释与评价（）。数据抽样（）当进行数据挖掘时，首先要从数据库中取出一个与所探索的问题相关的样本数据集

45、，再根据所要达到的目标采取不同的方法，如随机抽样、典型抽样等。另外要注意数据的质量。数据特征探索、分析和预处理（）得到一个样本数据集后，要进行数据特征的探索和分析。看其中有没有什么明显的规律和趋势，有没有出现你从未设想过的数据状态，因素之间有什么相关性等等。还可用聚类、因子分析等方法对数据进行分类和筛选。这是一个反复试探和观察的过程，需要丰富的知识和敏锐的观察力。问题明确化、数据调整和技术选择（）通过上述两个步骤的操作，分析人员就可以按照问题的具体要求对数据进行修改，如增删、组合或者生成一些新的变量等。模型的研发、知识的发现()这一步是数据挖掘工作的中心环节。根据要实现的目标和数据集的特征，选

46、择一种或几种数据挖掘方法，如数理统计方法，人工神经元网络，决策树等，从而将隐含在数据中的内在关系定量化、模型化。这一步也需要不断的试验，以得到拟合效果最好的模型。模型和知识的综合解释和评价（）从上述过程中将会得出一系列的分析结果、模式或模型，它们是对目标问题的多侧面的描述。但要形成最终的决策支持信息，还需要结合研究的问题，对这些结果进行综合的解释。此外，要根据一定的方法，对决策支持信息的适用性做出评价。如发现不完善，就需要重新进行数据挖掘的过程。因此，数据挖掘是一个反复进行的过程，在反复过程中，获得有价值的信息。系统的最大特点是把数据管理和数据分析融为一体。具体地说具有如下几方面特点:）使用灵

47、活方便，功能齐全。用户把要解决的问题用节点连接起来表达出来组成关联图，提交给系统，就可以解决你的问题，用户操作是在很友好的界面下进行的。）系统把数据处理与统计分析融为一体程序的结构是由两个基本步骤任意组合而成，步用于对数据的加工处理，应用于分析数据和编写报告。）适用性强，应用面广：系统适用于任何经验的人员 (初学者或有经验的用户)，适用于任何类型的数据，系统可以访问各种数据资源，如*文件、*文件及其他软件 ()生成的数据文件、高级语言生成的数据文件等。系统可以用来解决自然科学和社会科学各个领域中的各类问题如统计学、经济学、生物工程学卫生医疗、金融证券、社会调查等。系统具有多硬件厂商结构，可支持多种硬件平台，它可以在大型