数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究
论企业客户关系管理系统中数据仓库与数据挖掘的作用
论企业客户关系管理系统中数据仓库与数据挖掘的作用本文对数据仓库与数据挖掘技术进行了详细的分析，对数据仓库与数据挖掘技术在企业客户关系管理系统中应用的方式和技术进行了探讨。
随着数据库技术、网络技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大。
然而，如何有效地使用这些数据却成为一个问题，因为往往是数据丰富而知识缺乏，人们目前所使用的数据库技术无法将隐藏在数据背后的重要信息挖掘出来利用，所以如何迅速、准确、有效且适量地提供用户所需的信息，发现信息之间潜在的联系，支持管理决策就是数据挖掘和数据仓库要解决的课题，同时也是客户关系管理系统产生的必要条件和最终目的。
一、数据仓库与数据挖掘技术分析1.1 数据仓库数据仓库是一个在企业管理和决策中面向主题的(Subject-Oriented)、集成的(Integrated)、反映历史变化的(TimeVariant)、相对稳定(Non-Volatile)的数据集合。
我们可以从两个层次加以理解：首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。
而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。
因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。
整个数据仓库系统是一个包含源个层次的体系结构，具体如下：1、数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。
通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。
外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。
2、数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心，数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例研究
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例研究随着信息时代的发展，数据成为了企业发展和决策的重要依据。
客户关系管理（CRM）作为一种关注客户、提供最佳服务和保持客户关系的战略，对企业的长期发展至关重要。
为了更好地理解和满足客户需求，企业越来越多地采用了数据挖掘技术来分析和利用海量的客户数据。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并通过案例研究来展示其实际效果。
一、客户细分与个性化营销通过数据挖掘技术，企业可以将大量的客户数据按照一定的规则进行分类和细分，进而实现个性化营销的目标。
例如，某电商企业使用数据挖掘技术对客户进行聚类分析，发现不同族群的客户在购买偏好、消费金额等方面存在差异。
基于这些差异，企业可以将不同客户群体进行个性化推荐，提供更符合其需求的产品和服务，从而增加消费者的忠诚度和购买频次。
二、客户流失预测与挽回对于客户流失问题，企业需要提前发现客户流失的迹象，并采取相应的挽回措施。
数据挖掘技术可以帮助企业从大量的客户数据中挖掘出流失的潜在特征，提供对流失客户的预测和识别。
一家电信公司使用数据挖掘技术，发现了流失客户在通话时长、上网流量等方面与其他客户存在显著差异。
通过对这些特征的分析，该公司可以提前预测到哪些客户可能会流失，并制定相应的挽回措施，如提供个性化优惠、增加客户服务等，以留住客户。
三、交叉销售与推荐系统通过数据挖掘技术，企业可以发现客户之间的关联信息，并实现交叉销售和推荐系统的运作。
例如，一家电商企业利用数据挖掘技术对客户的历史购买记录进行分析，发现了一些商品之间的关联性。
通过将这些关联商品进行捆绑销售或者在购买某一商品后推荐相关商品，企业可以进一步增加销售额和客户满意度。
四、客户情感分析了解客户的情感和意见对于企业改进产品和服务、维护客户关系具有重要意义。
数据挖掘技术可以帮助企业对海量的客户评价和留言进行情感分析，提取其中的正面和负面情感信息。
例如，一家餐饮企业使用数据挖掘技术对客户留言进行情感分析，发现了客户对菜品口味和服务态度存在不满意的情况。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用随着信息时代的到来，企业面临着海量的数据，如何从这些海量数据中获取有价值的信息并加以应用成为了企业的一大挑战。
客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）作为一种重要的商业战略和管理模式，旨在通过建立和维护企业与客户之间的关系，提高客户满意度、增强客户忠诚度和增长企业利润。
而数据挖掘技术，作为从大量的数据中挖掘出隐藏的模式和规律的工具，为CRM提供了新的可能性。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并分析其带来的影响。
一、数据挖掘技术在客户关系管理中的基本概念和方法数据挖掘是指从大量的数据中挖掘出隐含在其中的、以前未知但对人类决策有用的信息的过程。
在客户关系管理中，数据挖掘技术可以帮助企业从客户的购买记录、行为数据、社交媒体等多个渠道收集到的数据中，挖掘出对于维护客户关系和提高企业竞争力有帮助的信息。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序模式挖掘等方法。
其中，分类是将数据集划分为不同的类别，用于对客户进行分群，以便更好地理解和满足不同类别客户的需求；聚类是将数据集划分为几个不同的群集，从而找出相似的客户群体，并对其进行定制化的服务；关联规则挖掘是寻找不同数据项之间的关联关系，为企业提供促销策略和交叉销售的依据；时序模式挖掘则关注数据集中的时间关系，帮助企业掌握客户行为的变化趋势，从而做出相应的调整和决策。
二、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用案例1. 客户分群通过数据挖掘技术，企业可以将客户分为不同的群体，如忠诚客户、潜在客户、流失客户等。
对于不同的客户群体，企业可以制定相应的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，通过分析客户的购买记录和消费习惯，企业可以预测客户的购买需求，并推送个性化的产品推荐和优惠活动，从而增加客户的购买频率和订单金额。
2. 交叉销售数据挖掘技术可以挖掘出不同商品之间的关联关系，帮助企业实现交叉销售。
数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究
＿ ｊ ０ 竺 ｌ ！
与 应 用陈 东
（ 江南大学物联 网工程学院 江苏无锡 ２ １ ４ １ ２ ２ ）
摘要 ： 论文提 出了中小型券 商如何 在客 户关 系管理 系统 中实现数据 仓库和数 据挖掘 的应 用方法， 首先根据Ｆ ｓ — Ｌ ＤＭ模型建 立企业数据 模型并进 行主题 域的 划分 ， 完成 多层 次的数 据仓 库架构设 计及 星型结 构的客 户纬度建模 ； 然后 使 用聚类技 术和逻 辑回 归技 术 实现 客户分 类的动 态细分模 型和
时 至 今 Ｈ各 家 证 券 公 司同质 化竞 争 的 加 剧 ， Ｘ联 证 券在 主营 的
Ｋ －Ｍｅ ａ ｎ ｓ 聚类具有 占内存少 ， 计算 量小 ， 处理数度快 ， 特别 适 值含量 ， 从 根 本上 提 升 公 司对 客 户 的多 层 次 细 分 管 理 的 能 力 ， 使基 合 大 样 本 的聚 类 分 析 方 法 。 但 需 要 事 前 确 定 分 群 的 数 目Ｋ， 同时 对 于 客 户 分 类 动 态 细 分 的 多元 化 客 户 服 务 及 客 户 营 销 策 略 走 出理 论 数 据 的输 入 顺 序 敏 感 。 研 究 的 阶段 ， 进入实质性 应用阶段。
ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉ ｒ ｎｇ ｔ ｅ ｃ ｈｎ ｏｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ ｌ ｏｇ ｉ ｓ ｉ ｔ ｃ ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈｎ ｉ ｑ ｕｅ ｓ ｏ ｆ ｄ ｙ ｎａ ｍｉ ｃ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｎ ｍ ｄｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｔ ｈｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｙ ｔ ｏｆｃ ｕ ｓ ｔ ｏｍｅ ｒ ｃ ｈ ｕｍ ・ Ｋｅ ｙ Ｗ ｏｒ ｄｓ ： ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｉｐ ｆ ｌ ｎａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｌ ｌ ｔ ， Ｆ Ｓ—ＬＤＭ ， ｄａ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｈｏ ｕ ｓ ｅ ，ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎｉ ｎ ｇ ， ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ，ｓ ｔ ａ ｒ ，ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｒ ｅ ｒｅ ｇ ｓ ｓ ｉ ｏｎ ．
客户关系管理系统的数据挖掘技术研究与应用
客户关系管理系统的数据挖掘技术研究与应用随着互联网的发展以及信息技术的快速进步，各类企业都注重建立和维护与客户的紧密关系。
客户关系管理系统（Customer Relationship Management System，CRM）因其便捷的数据管理能力，成为现代企业中不可或缺的一部分。
而数据挖掘技术在客户关系管理系统中的研究与应用，对于企业发展和市场营销具有重要的意义。
一、数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用价值客户关系管理系统通过收集和分析客户数据，帮助企业了解、建立并维护与客户的关系。
数据挖掘技术则可以在客户数据中发现潜在的商机和趋势，从而提供企业决策的支持。
1. 客户细分和分类数据挖掘技术可以根据客户的交易行为、个人特征和偏好等信息，将客户分成不同的群体和细分市场，以便企业能够更加精确地推送产品、制定销售策略和个性化营销计划。
例如，根据客户的购买历史和消费偏好，可以将客户分为高忠诚度客户、潜在高价值客户或产品满意度低的客户。
2. 潜在客户预测和发现通过数据挖掘技术，可以对潜在客户进行预测和发现。
例如，通过对已有客户数据的分析，可以找出与现有高价值客户具有相似特征的潜在客户，从而提供个性化的推销计划和销售机会。
3. 客户满意度分析数据挖掘技术可以通过分析客户的投诉、反馈和评价数据，从中发现客户满意度较低的原因，并提供改进建议和解决方案。
这能够帮助企业提高客户的满意度和忠诚度。
4. 跨销售和客户转化通过数据挖掘技术，可以分析不同产品或服务之间的关联性，发现跨销售机会。
例如，分析购买某种产品的客户同时会购买哪些相关产品，以便通过推荐购买其他产品来提高销售业绩。
二、数据挖掘技术在客户关系管理系统中的研究方向为了更好地应用数据挖掘技术，提高客户关系管理系统的效果和效率，研究人员已经提出了一些研究方向和方法。
1. 特征选择在客户数据的分析中，存在大量的特征，但并非所有特征都对分类和预测具有同等重要性。
论数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用
１客户关 系管理的现状和问题分析 ．
类 从 １９ 年 中开始 ． ９９ 客户关系管理得到 了诸 多媒体 的关注 ， 国内外 统计表明 ． 现代企业 ８ ％的销 售额是来 自 ２ ％的重要客户 ． ０ ０ 也就 很多软件商如 Ｏ ａｌ等推 出了以客户关系管理命名 的软 件系统 ， ｒ ｅ ｃ 有一 而有些客户是微 利或无利可 图． 以企 所 些企业开始实施 以客户关系管理命名 的信息系统 。这些年来 ， 多的 是说有些客户是非常有价值 ． 更 数据挖掘技术可 以用来预测 企业越来越认识到 了客户关系管理对企业经 营决 策的重要指 导作用 。 业必须要能够对其客户的价值进行分析 在不同市场环境 但 就很 多中小企业 的客户关系管理上看 ． 是存在着很多认识上的不 在不同的市 场活动情况下客户盈利能力的变化方向 ． 还 下对客户的价值进行分析和预测 ． 从而较好地把握稳定 的客户市场 足。 ２５客户满 意度分析 ． １１ ．没有形成一种规范的系统的操作 流程 应用数据挖掘技术 ． 企业可 以从客户对产品和服务的反馈 中分析 企业在处理 与客户 间的关系的时候 ． 往往只是凭借企业既定的人 企业可以有针对性地制定不 际关系 ． 来加强与客 户间的交流 ． 这导 致企 业在处理 问题 的过程中往 出客户的满意度 通过对满意度的分析 ． 以改善 与客户 的关系 ． 提高客户的忠诚度 往感性多于理性 无章可循 ． 无法可依 ， 从而阻碍了企业的进一步的发 同的营销策略 ． ２６交叉销售 ． 展壮大。 企业与客户之间的商业关系是一种不断发展变化 的关系 ． 在建立 １２不重视 营销 中的“ ． 契约关系” 可以使用 多种方法使这种关系趋于完善 包括延长这 企业 许多营销人员过分重视营销过程中的人际关系 ． 而忽略 了市 起双 向关系后 ． 增加相互 的接触 、 在接触中获得 更多的利润等 。 数据挖 场营销过 程中 的“ 契约” 系 ． 关 一旦市 场发生变 化和双方 人员发 生变 种关系的时间 动． 业务关系也会 随之发生改变 良好的客户关系对市场开发具有不 掘技术可 以帮助企业分析 出最佳 的销售匹配 此外 ． 还有对客户 的信用分析 、 背景分析等等 ． 这些潜在 的信息都 可替代的作 用。在 同样 的竞争条件下 ， 客户关系的好坏往往成为项 目 可 以通过数据挖掘技术获得 ． 于企业进行管理和决策都起到 了不可 对 成功的关键。 替代 的作用。 １３客户流失原 因不确定 ． 企业中存在很 多情况会造成客户的流失 ． 例如客户经理谈判能力 ３数据 挖 掘 技 术 在 ＣＲ 应 用 领 域 中 的研 究 ． Ｍ 不高 ． 台支持跟不上 ， 后 服务水平有限等等。那 么 ． 没有有效地对客户 数据挖掘技术 在客户关系管理 中有着广泛的应用 。主要体现在 ： （ 概念， １ ） 类描述。概念描述以简洁汇总的形式描述给定任务相关 流失原因进行 总结 ． 将不能更好地开发和管理客户 资源 。 １４ 能 有 效 挖 掘 潜 在 客 户 ．未 的数据集 ， 提供数 据价值 的一般特性 ． 一般应用 于 Ｃ Ｍ 中的描述式数 Ｒ 面对 竞争的压力 ． 面对 自身在大客户 营销中 出现 的不足 ． 司应 据挖掘。 公 概念或类描述由特征 比和 比较或区分组成 ， 两种一般方法 ： 有 在营销策略上下足 功夫 ． 留住现有客户 的基础上 ． 在 积极 地开发新的 基于数据立方体 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的方法和面 向属性归纳的方法 大客户资源 ． 以提高市场 占有率 ． 获取利润。 （ 关联分析 。 ２ ） 关联分析发现关联规则 ， 广泛用于购物蓝 、 商务管理 和决策分析 ， 商业分析 中应用最 为广泛的一种数 据挖 掘方法和模 是 ２数 据 挖 掘 技 术在 Ｃ ． ＲＭ 中的 作 用 不得不说那个有趣 的故事 ：尿布 与啤酒 ” “ 的故事 。 数据 挖掘是近几年 随着数据库和人工智 能发展起来 的一 门新 兴 式 。谈到关联规则 ， 超市里尿布 和啤酒赫 的数据库技术 。其处理对象是大量的 日常业务 数据 ． 目的是为了从这 这是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例 然摆在一起 出售 但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒 的销量双双增 些数据 中抽取一些有价值的知识或信息 它为 了能够准 数据 挖掘技术可以应用到 Ｃ Ｍ 的各个不 同领域和 阶段 ． 体来 加 了。当时的沃尔玛拥有世界上最大的数据仓 库系统 ． Ｒ 具 说， 它可以应用在以下几个方而 ： 确 了解顾客 的购买 习惯 ， 顾客的购物行 为进行购物篮分析 ． 知道 对 想 顾客经常一起 购买 的商 品有哪些。 它利用数据挖掘方法对这些数据进 ２１ 户 的获 得 ．客 一个 意外的发现是 ． 跟尿 布一起购买最多 的商品竟是 企业要不断的扩大和发展 ． 就要 寻找潜在 的客户 ． 发展新 客户 在 行分析和挖掘 ． 发展新 客户之前 ． 企业应先 确定哪些客户有可 能是潜在客户 ， 哪些 客 啤酒 ！经过大量实 际调查和分析 ． 揭示 了一个 隐藏 在” 尿布与 啤酒 ” 背 在美 国。 一些年轻的父亲下班后 经常要 户最容易获得 ． 哪些客户最有价值 数据挖 掘技术 可以帮助企业从 客 后的美 国人 的一种行 为模 式 ： 到超市去买婴儿尿布 ．而他们 中有 ３ ％～ ０ ０ ４ ％的人同时也为 自己买一 户信息 中找到客户的特征 ． 通过模式分析预测潜在客户 ２２客 户 保 持 ． 些啤酒。产生这一现象 的原因是 ： 美国的太 太们常叮嘱她们的丈夫下 而丈夫们 在买尿布后又 随手带 回了他们 喜欢 的啤 运用数据挖 掘技术 ． 以对流失的客户进行挖 掘 ． 出流失 的可 班后为小孩买尿布 ， 可 找
数据挖掘在客户关系管理中的应用研究
数据挖掘在客户关系管理中的应用研究在当今竞争激烈的商业环境中，企业越来越重视客户关系管理（CRM），以保持和提高客户的满意度和忠诚度，从而实现业务的增长和可持续发展。
数据挖掘作为一种强大的技术手段，为企业在客户关系管理方面提供了新的思路和方法。
本文将深入探讨数据挖掘在客户关系管理中的应用，包括其作用、主要技术和实际应用案例等方面。
一、数据挖掘在客户关系管理中的作用1、客户细分客户细分是将客户按照不同的特征和行为分为不同的群体。
通过数据挖掘，企业可以分析客户的购买历史、消费金额、频率、地域等信息，将客户细分为具有相似需求和行为的群体。
这样，企业就能够针对不同的客户群体制定个性化的营销策略和服务方案，提高营销效果和客户满意度。
2、客户价值评估数据挖掘可以帮助企业评估客户的价值。
通过分析客户的购买行为、忠诚度、推荐意愿等因素，确定客户的潜在价值和终身价值。
企业可以将资源集中在高价值客户身上，提供更优质的服务和特殊待遇，同时努力提升低价值客户的价值，实现客户价值的最大化。
3、客户流失预测客户流失是企业面临的一个重要问题。
数据挖掘可以通过分析客户的历史数据，如近期购买行为、投诉记录、与企业的互动情况等，预测哪些客户可能会流失。
企业可以提前采取措施，如提供优惠、改进服务等，挽留可能流失的客户，降低客户流失率。
4、交叉销售和向上销售数据挖掘可以发现客户的潜在需求和购买模式，从而为企业提供交叉销售和向上销售的机会。
例如，如果一个客户购买了某种产品，数据挖掘可能会发现他有很大的可能性购买相关的配套产品或更高端的产品，企业就可以及时向客户推荐，提高销售额和利润。
二、数据挖掘在客户关系管理中的主要技术1、聚类分析聚类分析是将数据对象分组为多个类或簇，使得同一簇中的对象具有较高的相似性，而不同簇中的对象具有较大的差异性。
在客户关系管理中，聚类分析可以用于客户细分，将客户分为不同的群体，以便企业采取针对性的营销策略。
2、分类算法分类算法是根据已知的类别标记数据，建立分类模型，对未知类别的数据进行分类预测。
数据仓库与数据挖掘技术在银行客户关系管理_CRM_系统中的应用
经验与交流 计算机与信息技术 ·79·数据仓库与数据挖掘技术在银行客户 关系管理(CRM)系统中的应用张蓉（广东商学院信息学院 ，广州 510320）摘 要由于企业越来越重视客户关系管理(CRM)，利用数据仓库与数据挖掘技术实施银行CRM系统正逐渐成为银行业的一个研究热门。
本文对数据仓库与数据挖掘技术在银行CRM系统中应用的方式和技术进行了探讨。
关键词数据仓库； 数据挖掘； 客户关系管理（CRM）； 联机分析处理（OLAP）1 引言随着中国加入WTO，金融自由化、国际化的速度逐渐加快，国内各商业银行除了彼此之间相互竞争外，还将迎接许多世界级外资银行的挑战。
中国银行业正面临着前所未有的激烈市场竞争。
利用先进的数据仓库与数据挖掘技术建立集中的、包含详细交易数据的智能银行客户关系管理系统，已成为各大银行对内加强经营管理和决策支持，对外更好地了解客户需求，开发新产品或服务，利用现有渠道对客户进行交叉销售，增加赢利能力，并在特定的业务领域提供差异化服务的重要手段。
现在国内几大商业银行都在着手研究、或者尝试实施基于数据仓库与数据挖掘技术的各种解决方案。
例如:中国工商银行进行了以个人客户关系管理（PCRM）和业绩价值管理（PVMS）为主题的应用试点，中国银行则全面规划了信用卡系统，其中很重要的一个子系统就是基于数据仓库和数据挖掘技术的销售和客户服务系统。
2 数据仓库与数据挖掘技术2.1 数据仓库数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。
与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。
数据仓库能对海量复杂、分散的银行数据进行抽取、清洁和转换,建立一个整合的、标准化、结构化的数据模型 ,形成全面、一致和面向决策的数据。
数据仓库是以多维模型结构为基础的。
对这些以多维形式组织起来的数据进行分析，可以为银行管理层提供及时的决策信息 ,为银行业务部门提供有效的反馈数据。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究随着互联网和移动互联网的普及以及信息化技术的不断進步，对于企业来说，客户关系管理已经成为了一个非常重要的促进企业发展的因素。
而在客户关系管理领域，数据挖掘技术的应用已经成为了不可或缺的一部分。
本文将讨论数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并探讨其对企业的发展所产生的积极影响。
一、客户关系管理的重要性客户关系管理是企业与客户之间的重要连接。
它包括客户信息的收集、分析和策略的制定，通过这些方式，企业可以更好地理解市场需求和客户购买的行为。
不仅如此，客户关系管理还可以帮助企业优化客户服务并提高客户满意度。
客户满意度对于企业的实际效益和长期发展有着重要的影响，因此建立和实施有效的客户关系管理策略是任何企业必须要考虑的问题。
二、数据挖掘技术在客户关系管理中的应用数据挖掘技术是一种能够自动地在大型数据集中发现有用信息的方法。
数据挖掘技术可以构建模型来预测客户行为、分析趋势，并在此基础上根据客户的个性化需求制定相应的策略。
在客户关系管理中，数据挖掘技术可以发挥以下重要作用：1.客户细分通过数据挖掘技术，企业可以将客户细分为不同的类别，如消费者，潜在客户，高价值客户等。
细分客户并理解每个客户群体的需求，企业可以针对不同客户群体进行定制的推广活动和服务，提高客户的满意度和忠诚度。
2.预测客户购买行为数据挖掘技术可以分析历史数据和客户行为，预测客户未来可能的购买行为。
根据这些预测，企业可以制定相应的市场策略，如促销活动、新产品上市计划等，从而提高销售额和客户满意度。
3.提高客户满意度通过数据挖掘技术可以发现客户的需求和反馈，从而帮助企业改善客户服务、提高客户满意度。
关注和理解客户需求并进行相应调整，在提高客户满意度的同时，也增强了企业的竞争力。
三、数据挖掘技术在客户关系管理中的案例1.美国航空公司美国航空公司的公共关系部门主管Phil Easter在2002年首次引入数据挖掘技术，结果改善了客户服务和消费者满意度。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用引言客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）是一种通过优化组织与客户之间的关系，帮助企业提高销售、服务、市场营销效率的管理方法。
而数据挖掘技术，作为处理大数据的一种高效手段，正在逐渐被广泛应用于客户关系管理中，以提升企业对客户的洞察力与市场竞争力。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并分析其价值与影响。
一、个性化推荐数据挖掘技术可以通过分析客户的消费习惯、兴趣偏好、购买历史等数据，为企业提供个性化推荐的能力。
通过利用推荐算法，企业可以根据客户的历史行为和偏好，向其推荐合适的产品或服务，提高客户的购买满意度和忠诚度。
比如，电子商务平台可以根据用户的浏览、购买记录，对其进行数据挖掘分析，从而精准地向用户推荐符合其兴趣的产品，提高用户的购买转化率。
二、客户细分数据挖掘技术可以将大众市场分割成细分市场，将客户划分为不同的群体，从而实现客户个体的定制化管理。
通过分析客户的特征、需求和行为，企业可以将客户进行细分，针对不同细分群体设计差异化的市场营销策略，提高针对性和有效性。
例如，一家零售企业可以通过数据挖掘技术，将客户分为高消费群体、中等消费群体和低消费群体，然后针对不同群体制定相应的促销活动和产品推荐策略。
三、流失预测与挽留数据挖掘技术可以通过分析客户的消费行为、流失历史等特征，预测客户是否有流失的风险，并采取相应的挽留措施。
通过建立客户流失模型，企业可以根据客户的特征变化预测其是否有流失的趋势，并及时采取相应的措施来挽留客户。
例如，一家电信运营商可以通过数据挖掘技术，分析客户的通话时长、账单金额等指标，从而预测出存在流失风险的客户，并通过发送个性化的优惠或服务提升措施，促使客户延长使用时间。
四、客户生命周期管理数据挖掘技术可以帮助企业进行客户生命周期管理，从客户的不同阶段提供相应的营销策略和服务。
通过分析客户的购买行为、忠诚度、沟通互动等数据，企业可以将客户分为不同的生命周期阶段，针对不同阶段的客户制定相应的营销策略，提供个性化的产品和服务。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用探索
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用探索随着信息技术的不断发展和普及，企业对于客户关系管理（CRM）的重视也日益增加。
有效地管理和维护与客户的关系，对企业的长期发展具有至关重要的意义。
而数据挖掘技术作为营销管理工具的一部分，已经成为许多企业成功实施CRM战略的重要组成部分。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，并分析其对企业决策的影响。
首先，数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，能够帮助企业更好地了解客户群体特征和行为习惯。
通过数据挖掘技术，企业可以从大量的客户数据中发现隐藏的规律和趋势，为企业提供有关客户喜好、偏好和购买行为的深入洞察。
例如，通过对客户历史交易数据的挖掘，企业可以分析出不同客户的消费习惯、购买频率和购买偏好等信息，从而准确判断客户的价值和潜力，进而制定相应的市场策略。
其次，数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，能够帮助企业有效地进行客户细分和定位。
客户细分是指将客户群体划分为具有相似特征和需求的小组，以便企业能够更好地满足不同客户群体的需求。
通过数据挖掘技术，企业可以根据客户的购买记录、行为轨迹和相关属性，将客户细分为不同的群体。
例如，通过对客户购买记录的挖掘，企业可以分析出那些更倾向于购买高价产品的客户和那些更喜欢购买折扣产品的客户，以便企业针对性地开展相应的市场活动和推广策略。
此外，数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，还能够帮助企业发现潜在客户和市场机会。
通过对大量的外部数据进行挖掘和分析，企业可以发现市场的变化趋势、竞争对手的动态和新兴产品的趋势等信息。
同时，数据挖掘技术还可以帮助企业在潜在客户中识别出具有购买潜力的个体，并进行有针对性的推销。
例如，通过对社交媒体数据的挖掘，企业可以发现那些对其产品表达兴趣的个人，并将其作为潜在客户进行跟进。
最后，数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，能够帮助企业进行客户满意度和忠诚度的测量与预测。
通过对客户反馈、投诉和交易数据的挖掘，企业可以计算客户的满意度指标，并预测客户的忠诚度。
大数据时代数据挖掘在证券公司客户关系管理中的应用研究
的动态细分模型，力图为证券公司的客户关 系管理提供借鉴和参考
关键词 ：大数据 ：Ｔ Ｐ ３ １ １ ． １ ３ 文献 标 识码 ：Ａ 文 章编 号 ：１ ０ ０ ３ — ９ ７ ６ ７（ ２ ０ １ ５ ）１ ５ — ０ ６ ４ — ０ ２
利用 好这些 数据 ，从 中提取 出有益 于证券公 司经 营和决 细分包 括聚 类和 预测性 细分 ，聚类是 在没 有 明确细分 目
策 的信息给各证券 公 司带来 巨大挑 战 。 对证券公 司而言 ， 的 的情 况下 ，将 客户划分 成若 干类 ，同一 类客 户具有 一 各个 证券 公 司提供 的服务基 本无 差异 ，要 想在 市场竞 争 定 的共性 ，使用无 监督 学 习的方式 ；而 预测性 细分是 在
降低 成本 ， 同时为企业获得更 强、 更有利可 图的市场渗 透。
１ 客 户价 值 和 客 户细 分 理论
客户价值包括客户对企业 的现有价值 和客户对企业的
２ 客 户关 系 管理 与数据 挖 掘
客户关 系管 理是一 个获取 、保 持和增 加可 获利 客户
未来价值两方面 。客户未来价值 即客户潜在价值 。对客户 的方 法 和过程 ，通 过提 高客 户的 忠诚度 而最终 提高企 业 的现有 价值 和未来价值进行量化分析 ，可为证券公 司实行 利 润率 。证券公 司通 过实施 客户 关系 管理 ，提供快 速 、 针对性 的客户关系管理和客户细分提供决策依据和参考 。 周 到 的优 质服 务 ，可 吸引 和保持更 多客 户 ，从 而提 高核 客户 细分是 指企业在 明确 的策 略 、业务 模式及 专注 心竞争 力 。要 实施客 户关 系管理 ，证券公 司必 须对 客户
论数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用
论数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用【摘要】随着信息技术的飞速发展，企业逐渐将管理模式从以产品为中心转移到以客户为中心上来，数据挖掘技术为企业的决策和发展起到了至关重要的作用。
本文简单介绍了客户关系管理系统的现状，并讨论了数据挖掘在CRM中的作用和在应用领域的研究。
【关键词】数据挖掘;客户关系管理;信息1.客户关系管理的现状和问题分析从1999年中开始，客户关系管理得到了诸多媒体的关注，国内外很多软件商如Oracle等推出了以客户关系管理命名的软件系统，有一些企业开始实施以客户关系管理命名的信息系统。
这些年来，更多的企业越来越认识到了客户关系管理对企业经营决策的重要指导作用。
但就很多中小企业的客户关系管理上看，还是存在着很多认识上的不足。
1.1没有形成一种规范的系统的操作流程企业在处理与客户间的关系的时候，往往只是凭借企业既定的人际关系，来加强与客户间的交流，这导致企业在处理问题的过程中往往感性多于理性，无章可循，无法可依，从而阻碍了企业的进一步的发展壮大。
1.2不重视营销中的“契约关系”企业许多营销人员过分重视营销过程中的人际关系，而忽略了市场营销过程中的“契约”关系，一旦市场发生变化和双方人员发生变动，业务关系也会随之发生改变。
良好的客户关系对市场开发具有不可替代的作用。
在同样的竞争条件下，客户关系的好坏往往成为项目成功的关键。
1.3客户流失原因不确定企业中存在很多情况会造成客户的流失，例如客户经理谈判能力不高，后台支持跟不上，服务水平有限等等。
那么，没有有效地对客户流失原因进行总结，将不能更好地开发和管理客户资源。
1.4未能有效挖掘潜在客户面对竞争的压力，面对自身在大客户营销中出现的不足，公司应在营销策略上下足功夫，在留住现有客户的基础上，积极地开发新的大客户资源，以提高市场占有率，获取利润。
2.数据挖掘技术在CRM中的作用数据挖掘是近几年随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术。
数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的使用方法研究
数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的使用方法研究随着信息技术的不断发展，客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）已经成为许多企业实现竞争优势的重要手段之一。
数据仓库和数据挖掘作为支持CRM的重要工具，正在被越来越多的企业所采用。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的使用方法，并分析其对企业业务决策和市场营销的影响。
一、数据仓库在客户关系管理中的使用方法数据仓库是将企业各种数据源的数据整合起来，供决策者和分析师使用的一种存储数据的集中式数据库。
数据仓库在客户关系管理中的使用有以下几种方法：1. 数据整合：数据仓库通过整合多个数据源，包括内部和外部数据来源，使企业能够更全面地了解客户的行为和需求。
通过数据整合，企业可以获得全面准确的客户信息，为后续的分析和决策提供支持。
2. 数据清洗：数据仓库对收集到的数据进行清洗和转换，以保证数据的准确性和一致性。
数据清洗可以去除重复数据、填补缺失值、纠正错误数据等，提高数据的质量和可信度。
3. 数据存储和查询：数据仓库以多维数据模型进行存储和查询，便于用户进行各种复杂的数据分析。
通过数据仓库，企业可以方便地从不同角度和维度对客户数据进行查询和分析，以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
4. 数据更新和维护：由于客户数据具有时效性，数据仓库需要进行定期的更新和维护，以保证数据的及时性和准确性。
数据更新可以通过数据同步、数据集成等方式进行，确保企业始终拥有最新的客户数据。
二、数据挖掘在客户关系管理中的使用方法数据挖掘是通过从大规模数据中发现模式和知识，以指导业务决策和市场营销活动的一种技术方法。
数据挖掘在客户关系管理中的使用方法主要包括以下几个方面：1. 客户细分：通过数据挖掘技术，企业可以将客户按照特定的属性和行为进行分类和细分，区分不同的客户群体。
客户细分可以帮助企业更好地了解客户的需求和购买行为，进而提供个性化的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
数据仓库与数据挖掘在客户关系管理中的应用
数据仓库与数据挖掘在客户关系管理中的应用随着信息时代的来临，企业在市场竞争中越来越注重与客户的关系管理。
客户关系管理（CRM）作为一种重要的商业策略，旨在实现企业与客户之间的有效沟通和关系建立。
数据仓库与数据挖掘技术作为支持CRM的重要工具，为企业提供了有效的客户信息管理的手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的应用，并分析其带来的益处。
首先，数据仓库为客户关系管理提供了数据集成和统一的数据视图。
客户关系管理需要从多个渠道收集和整合各种类型的数据，例如销售数据、客户反馈、社交媒体数据等。
数据仓库通过将这些分散的数据源整合到一个统一的数据存储中，提供了一个一致且易于访问的数据视图，帮助企业更好地了解客户的需求、习惯和行为。
其次，数据仓库与数据挖掘技术能够帮助企业发现隐藏在海量数据背后的规律和趋势。
数据挖掘技术通过使用统计分析、机器学习等方法，自动地发现数据中的模式、关联和规律，从而提供对客户行为的深入洞察。
例如，通过数据挖掘技术，企业可以发现某个特定时期的销售增长趋势、客户购买偏好以及客户流失的原因，从而针对性地制定营销策略和提高客户满意度。
此外，数据仓库和数据挖掘技术还能够支持个性化的营销和服务。
通过分析客户数据，企业可以了解不同客户群体的需求差异，从而针对性地进行个性化的产品推荐、定制化的营销活动和个别化的服务。
这种个性化的营销和服务能够提高客户忠诚度和满意度，帮助企业获得竞争优势。
此外，数据仓库和数据挖掘技术还可以帮助企业预测客户行为和需求。
通过历史数据的分析，数据挖掘技术可以建立预测模型来预测未来客户的购买行为、流失概率等。
这些预测结果可以为企业的销售预测和库存管理提供参考，帮助企业更好地调整营销策略和资源配置。
除了以上几点，数据仓库和数据挖掘技术还可以帮助企业提高决策的准确性和效率。
通过对大量客户数据的分析，企业可以为决策者提供可靠的信息和洞察，从而支持更明智的决策。
数据仓库和数据挖掘技术可以快速地提取和分析数据，帮助企业节省时间和成本，并提高决策的准确性和效率。
数据仓库与数据挖掘在证券业中的研究应用
数据仓库与数据挖掘在证券业中的研究应用数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的,是随时间变化的数据集合,用来支持管理决策。
它是在传统的业务数据库的基础上,经过对大量静态业务数据库的提取,形成数据仓库数据。
数据仓库可以为决策支持系统的决策支持处理过程提供有效的支持,也同样可以为其他的信息处理系统服务。
数据挖掘可以称为数据库中的知识发现,它是从大量数据中发现并提取隐藏在其中的可信的、新颖的、有效的并能被人理解的模式的高级处理过程。
数据挖掘解决了传统分析方法的不足,并能够对大规模数据的进行分析处理。
数据挖掘从大量数据中提取出隐藏在数据之后的有用的信息,为人们的正确决策提供了很大的帮助。
数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个技术在国外已经取得了广泛的应用,而在我国的应用才刚刚起步。
证券业作为我国较早应用信息技术的行业,己经建立了较完善的事务处理系统。
多年的应用也使得证券公司积累了大量的数据,其中隐含着大量有价值的信息。
如何利用这些数据,深层次地挖掘信息,为公司的决策服务,己成为证券公司的当务之急。
我们通过查阅资料了解了国内部分行业内如金融、电信、零售业的企业在数据仓库和数据挖掘应用方面的现状,发现这些企业的大部分信息化基础建设已经做得比较好了,数据库中存储了大量的数据,但由于各种原因,如资金问题、专业技术人员等问题,在数据分析方面一直处在观望和准备的状态。
本文分析了这种现状说明的问题和企业的困惑,针对这些应用上的问题和困惑,在较为详细介绍了数据仓库和数据挖掘工具方面的知识,如数据仓库的定义、结构,数据挖掘的定义、工具和应用过程后,以证券业的数据仓库和数据挖掘应用为研究对象,通过对它的分析和调查研究,探讨数据仓库的实际建立过程和数据挖掘的应用。
包括从最初的各种需求分析(数据环境分析、业务数据库结构分析、应用系统主题分析)到数据仓库应用系统结构设计、数据模型设计,数据仓库的数据转移方案、数据加载、创建多维数据集,最后利用数据挖掘软件和其他数据分析工具,对抽取的数据进行OLAP分析和股票行情关联分析等,找到理解分析结果的途径,使企业对于数据仓库与数据挖掘在企业中的应用有一个较为直观和详实的认识,。
数据挖掘在客户关系管理中的应用研究
数据挖掘在客户关系管理中的应用研究一、引言随着信息技术的迅猛发展和信息爆炸的时代到来，企业越来越关注如何更好地管理客户关系。
客户关系管理(CRM)成为企业发展中不可或缺的一部分。
同时，随着数据规模和多样性的迅速增长，数据挖掘作为一种强大的工具被广泛应用于CRM领域，以挖掘和分析大量的客户数据，并从中获得有价值的信息。
二、数据挖掘与客户关系管理1. 数据挖掘的概念数据挖掘是一种从大规模数据中提取潜在的、先前未知的、可理解的知识的过程。
它结合了数据库技术、人工智能技术和统计学方法，通过自动或半自动的方法发现数据中的模式和规律。
2. 客户关系管理的概念客户关系管理是一种通过有效的沟通与客户建立和维护关系的战略。
它以客户为中心，通过整合市场营销、销售和服务等多个方面的信息，实现客户价值的最大化，提高客户满意度和忠诚度。
三、数据挖掘在客户关系管理中的应用1. 客户细分通过数据挖掘技术，可以对已有客户数据进行分析和挖掘，发现不同群体的客户行为模式和特征，进而实现客户细分。
通过客户细分，企业可以更好地理解和满足不同类型客户的需求，进行有针对性的营销活动。
2. 客户价值评估数据挖掘技术可以帮助企业对客户进行价值评估。
通过分析客户的消费行为、购买历史、忠诚度等指标，可以得出客户的价值评估模型。
企业可以根据客户的价值评估结果，制定不同的营销策略，提高高价值客户的满意度和忠诚度。
3. 客户流失预测通过数据挖掘技术，可以对客户的流失情况进行预测。
通过分析客户的行为数据和历史数据，建立流失预测模型，可以帮助企业及时采取措施，挽留潜在流失客户，提高客户保留率。
4. 产品推荐数据挖掘技术可以帮助企业实现个性化的产品推荐。
通过分析客户的购买历史、浏览行为等数据，可以建立推荐模型，根据客户的偏好和需求，向其推荐符合其个性化需求的产品，提高销售转化率。
四、数据挖掘在客户关系管理中的优势与挑战1. 优势数据挖掘技术能够高效地处理大规模和多样性的客户数据，从中提取有价值的知识和信息，为企业的决策提供科学依据。
数据挖掘在客户关系管理系统中的应用_数据挖掘在客户关系管理中的应用
数据挖掘在客户关系管理系统中的应用_数据挖掘在客户关系管理中的应用数据挖掘在客户关系管理系统中的应用_数据挖掘在客户关系管理中的应用摘要：现代企业管理中广泛的将数据挖掘技术应用于客户关系管理（CRM）领域，以此来帮助企业更好地分析和处理客户数据、挖掘客户价值、建立客户关系、提升企业竞争力。
本文阐述了数据挖掘的概念、客户关系管理的涵义，论述了了数据挖掘在CRM 中的应用和具体的客户分析方法，为企业的经营管理和营销策略提供了帮助。
关键词：数据挖掘客户关系管理客户分析一、引言客户关系管理体系的核心理念是对客户的价值进行发现和管理，通过对既有客户的价值进行分类，制定针对性的营销策略，从而使价值不同的客户的实际需求得到满足，以发展新客户，降低运营成本。
客户也可从企业制定的专门的营销方案和客户关系管理策略中获得适合的交易体验。
数据挖掘是分析型CRM 实现其“分析”功能的必要手段，也是实现客户分类的有效工具。
随着企业的发展壮大，如何对海量的客户数据信息进行处理和利用，提取对企业经营有用的信息，以辅助营销决策，是一个亟待解决的问题。
目前的CRM数据库难以对数据信息中特有的关系与规则进行发现，数据挖掘技术由于能够抽取出客户数据中的有价值信息，从而为企业决策提供支持，成为目前研究的一个热点。
二、客户关系管理中的数据挖掘技术在客户关系管理系统中，数据挖掘技术可以通过对客户行为的描述和预测，来使客户关系管理流程得到优化，从而提升企业客户关系管理的效率。
将数据挖掘技术结合数据仓库，能够使挖掘的过程实现自动化，利用面向对象的开发方法，最终开发出高效易用的CRM系统。
由于看待问题角度不同，数据挖掘技术在客户关系管理系统中可以分为两类过程，一是以技术为中心的过程，二是以商业为中心的过程。
前者所关注的是数据的科学处理和运转，使用智能方法，从技术角度进行数据的处理，向用户提供挖掘的知识；后者则更注重商业投资回报率和对数据的理解等，从业务问题出发，进行数据挖掘的应用，并预测投资回报率。
数据挖掘技术在证券客户关系管理中的应用的开题报告
数据挖掘技术在证券客户关系管理中的应用的开题报告部分一：选题背景及意义随着证券行业的不断发展，客户关系管理（CRM）对于证券公司而言显得愈加重要。
可以说，如何管理好客户关系是证券公司发展的关键之一。
然而，证券客户数据量庞大、多种多样，如何有效地从这些数据中提取有价值的信息，并为证券企业提供更好的决策支持，是摆在证券行业面前的一个难题。
相对而言，数据挖掘技术在证券行业的应用并不广泛。
证券 CRM 中，数据挖掘技术的应用可以提高企业在客户管理方面的效率、精度和准确性，帮助企业更好地洞察客户需求，制定更为科学的营销策略。
因此，本文选取数据挖掘技术在证券客户关系管理中的应用作为研究课题，旨在探讨数据挖掘技术如何应用到证券行业的客户管理过程中，为证券企业提供更好的决策支持。
部分二：研究目的及内容本文的研究目的是探讨数据挖掘技术在证券客户关系管理中的应用，以爱建证券为例，研究其客户数据分析和开发中的实际应用，并详细分析数据挖掘技术在证券客户数据分析中的作用，借此总结数据挖掘技术对于证券客户关系管理的优化作用，进一步提升证券企业的服务品质和市场竞争力。
本文的主要内容包括如下几个方面：1. 数据挖掘技术及其在证券客户关系管理中的应用原理探讨。
2. 基于爱建证券的客户数据分析实践，分析数据挖掘技术在证券客户关系管理中的优势及应用案例。
3. 利用数据挖掘模型对证券客户数据进行结构化分析，筛选出关键信息，为证券企业提供决策支持。
4. 结合现有实践经验，探讨如何进一步完善数据挖掘技术在证券客户管理中的应用，提高证券企业客户管理的科学性、精准性。
部分三：研究方法本文采用案例分析法和实证研究法。
案例分析法以爱建证券为例，从数据挖掘技术的原理入手，探究数据挖掘技术在证券客户关系管理中的实际应用情况。
实证研究法则将不同数据挖掘模型应用到实际数据中，筛选出重要的客户关系管理信息。
研究数据来源主要包括企业数据库、财务报表、电子邮件和网站等。
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数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究
作者：陈东
来源：《数字技术与应用》2013年第08期
摘要：论文提出了中小型券商如何在客户关系管理系统中实现数据仓库和数据挖掘的应用方法，首先根据FS-LDM模型建立企业数据模型并进行主题域的划分，完成多层次的数据仓库架构设计及星型结构的客户纬度建模；然后使用聚类技术和逻辑回归技术实现客户分类的动态细分模型和客户流失概率预测模型。
关键词：客户关系管理 FS-LDM 数据仓库星型数据挖掘聚类逻辑回归
中图分类号：F270 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）08-0066-02
0 引言
时至今日各家证券公司同质化竞争的加剧，X联证券在主营的经纪业务中逐渐出现颓势，为了打破这种困境，X联证券希望通过对数据仓库及数据挖掘技术的研究，提升本公司核心竞争力。
本文结合X联证券业务关注点，研究客户数据模型，实现客户分类的动态细分模型与客户流失概率预测模型，在产品营销与客户服务方面提供数据支持。
通过数据挖掘成果与日常的业务流程的结合，提高业务流程运转的智能化、自动化水平，增加业务价值链的价值含量，从根本上提升公司对客户的多层次细分管理的能力，使基于客户分类动态细分的多元化客户服务及客户营销策略走出理论研究的阶段，进入实质性应用阶段。
1 基于FS-LDM的数据仓库建模
数据仓库的设计过程参考了国际先进的FS-LDM模型，FS-LDM（金融业逻辑数据模型）是TD多年来在全球实施近230家金融业数据仓库项目的经验结晶。
整个逻辑数据模型把复杂的金融业务归纳成客户、公司、财务、资产、产品、地域、渠道、事件、营销、协议等十大主题等。
它蕴含了现代金融的分析决策和客户关系管理的各个方面（如图1）。
2 客户分类的动态细分模型
本文采用k-Means聚类方法建立客户分类动态细分模型。
k-Means聚类是非系统聚类中的最常用的方法，其算法原理如下：
（1）按照指定的分类数目n，按某种方法选择某些观测量，设为{Z1，Z2，…Zn}，作为初始聚心。
（2）计算每个观测量到各个聚心的欧氏距离。
即按就近原则将每个观测量选入一个类中，然后计算各个类的中心位置，即均值，作为新的聚心。
（3）使用计算出来的新聚心重新进行分类，分类完毕后继续计算各类的中心位置，作为新的聚心，如此反复操作，直到两次迭代计算的聚心之间距离的最大改变量小于初始聚类心间最小距离的倍数时，或者到达迭代次数的上限时，停止迭代。
K-Means聚类具有占内存少，计算量小，处理数度快，特别适合大样本的聚类分析方法。
但需要事前确定分群的数目K，同时对数据的输入顺序敏感。
3 客户流失概率预测模型
本文采用Logistic回归模型建立客户流失概率预测模型。
假设用y表示客户成为客户这一事件，用y=1表示到一定时期后该客户流失，y=0表示借该客户未流失。
现利用已有的样本资料建立模型，对流失客户（即y=1）的概率p进行预测。
在Logistic回归模型中，假设：
其中，p表示y=1的概率，xi是描述客户特征的一些指标，利用已有的样本指标对模型中的参数进行估计，并对模型进行相关的统计检验以及计量经济检验。
待得到一个较为稳定的、预测准确性较高的模型后，模型即可投入使用。
在实际使用中，也可以将流失发生比或流失概率通过某种线性变换转换成分数，可以根据客户的得分情况判定客户是否流失。
Logistic回归模型具有预测稳定性高、结果易于解释、模型易于部署等优点。
同时它预测精度也往往比决策树和神经网络高。
在数据挖掘过程中，Logistic回归中的Stepwise、Forword 和Backword的逐步回归可用于变量选择。
4 结语
本文通过数据仓库技术积累的海量客户数据，进行由价值的的挖掘，实现客户分类动态细分模型改变传统的客户分群静态描述性分析的做法，创造性地将聚类算法进行提取并应用于证券客户交易数据的动态生产分析，克服了传统聚类分析静态信息不能反映最新数据变动特征的局限性，实现证券业客户细分特征的动态更新，及时反映出客户群的动态变化特征，同时通过量化的客户流失预警模型，预报客户流失概率，建立了实现事先预警、事中控制、事后分析以及模型更新的正反馈机制。
参考文献
[1]《数据挖掘—客户关系管理的科学与艺术》--[美]迈克尔.J.A.贝里，戈登.S.利诺夫[著]--袁卫[译]--中国财政经济出版社.
[2]《金融业客户关系管理》—付晓蓉等[著]--机械工业出版社.
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[4]《数据挖掘原理与应用-SQL Server 2008数据库》--[美]Jamie MacLennan，ZhaoHui Tang，Bogdan Crivat[著]--董艳，程文俊[译]--清华大学出版社.
[5]《数据仓库生命周期工具箱》--[美]Ralph Kimball等[著]--唐富年，孙媛媛[译]--清华大学出版社.
[6]《SQL Server 2008分析服务从入门到精通Step by Step》--[美]Scott Cameron[著]--王净[译]--清华大学出版社.。