数据挖掘小论文

先机证券一、证券行业是数据挖掘技术应用的一个重要领域数据挖掘是从数据中发现知识，数据密集型行业如证券、银行、电信等经过多年运营沉淀了大量的数据，挖掘、开发和利用这些数据可以使企业进行最适合的定位，将使企业长期的积累得以充分发挥，从而树立竞争优势。

证券市场是国家经济的情雨表，受多方面因素影响，券商的经营对数据正确、实时、安全性要求极高。

长期以来各券商的交易系统一直走在IT技术应用革新的前列，同时也积累了丰富的数据。

整个运营系统产生的数据主要分为两大类：股票行情数据与客户交易数据。

股票行情数据由交易所产生，广泛分布，是实时共享信息。

一些现有的实时行情接收分析系统例如（钱龙、胜龙、金融家、指南针等等）都能够对其进行从简单到复杂的分析；客户交易数据在各个证券公司的营业部产生，分布于证券公司的营业部及证券交易所，属于相对私有数据。

这些数据反映了客户的资金状况，交易状况，持仓状况等，对证券公司和交易所而言具有极高的分析价值。

数据挖掘技术已有了应用的空间。

随着国内证券行业政策的逐步开放，证券行业的竞争越来越激烈，券商分析决策时对数据的依赖性和敏感度也越来越高。

数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具已经越来越得到国内券商的重视。

即该应用空间亦急需数据挖掘技术。

二、数据挖掘技术可以为证券行业解决哪些问题目前，国内证券行业的外部经营环境发生了较大变化，证券市场由卖方市场变为买方市场，市场开始细分，券商对其传统的业务如经纪业务、投行业务和自营业务都在进行不同程度的调整，以期建立自己的核心竞争力，树立竞争优势。

如何形成差别化优势是各券商应考虑的重点，形成差别化优势的主要依赖于券商提供的咨询服务与附加服务。

数据挖掘在此过程中将发挥重要作用，其技术应用的方向主要有：客户分析、客户管理、财务指标分析、交易数据分析、风险分析、投资组合分析等。

从业务角度看，经纪业务是目前国内券商竞争的焦点，它仍是券商利润的主要来源，据统计从事经纪业务获得的收入占各主要券商利润来源的80%以上，而中小证券公司90%的利润主要来自证券营业部。

从营销角度看，证券经纪业务是为满足客户需要而提供的一种金融服务活动，营销战略贯穿在证券经纪业务整个活动过程中，分析型客户关系管理（CRM）是国内券商（特别是各营业部）尤其关注的技术，而数据挖掘技术作为分析型CRM的核心技术将扮演重要角色。

营业部是否真正了解自己的客户，知道他们的特征、分布和习性？谁是真正的有价值的客户，谁在为证券营业部贡献利润？谁带来了当期的利润，谁又有潜在的价值？传统的按资金量大小来区分大、中、小、散客户价值的方法是否真正反映了客户对营业部利润的贡献？凡此种种问题可以通过客户价值分析来解决。

它不仅让我们从投入产出角度去看待客户，而且还为营业部的经营方针提供了决策依据。

市场竞争的关键在于对“有价值的客户群”的争夺，“如何抓住客户”是一个永恒不变的主题。

毫无疑问谁能够了解客户的属性，预测客户的投资心理变化，谁就能真正地把握证券市场的发展动向，获得市场竞争的优势。

客户忠诚度分析正是通过对有价值客户的流失和沉寂客户的分析，寻求有针对性的营销方法和服务，进行客户的拓展和客户的保持。

证券行业对划分客户的传统方法是按资金量的大小区分为机构客户、个人大户、中户和散户。

几乎所有的证券公司都是将机构客户和大客户视为自己的衣食父母，营业部的组织架构、产品配置，甚至考核指标均是围绕着这部分客户展开。

久而久之，这种划分客户的方法似乎已经成为证券行业公认的标准。

但从长远观点来看，是否更应该注意客户的平均盈利率，即是否应维持一定的客户盈利率（或适度的客户平均亏损率）才能够使证券营业部获得利润的最大化，使营业部得以长远的发展。

客户帐户分析计算了客户的各种盈利率和资金周转率，通过这些指标的分析，并与营业部的当期总体收入相比较，将会发现其中有价值的规律。

几乎每一个证券营业部都有相当数量的沉寂客户，他们主要由于亏损和深度套牢而形成。

一些营业部沉寂客户的规模竟达到总客户数的1/4—1/3，如能将这些客户唤醒，将会给营业部带来可观的收入。

持仓分析的目的就是发现各种程度被套人群，并通过对他们持仓品种和比率的分析，有针对性地提供各种交易建议等咨询服务，使他们可以快速解套，保持一定的活跃度。

例如对于套牢的客户，在股票趋势的判断下，给予平仓操作的建议，并在价格底部将该股票买回，这不仅给客户带来了现实的利益，更重要的是将一个可能会沦为沉寂的客户，转变成了活跃的客户，单从本次的一买一卖，营业部就可以获得相当的手续费收入，再考虑到整个套牢的人群，其价值是不言而喻的。

随着市场竞争格局的形成，证券营业部客户的随意流动性正在逐步降低，券商的竞争方式也从向着深层次的智能型转变。

通过深层次、智能化的服务营销来提升客户的价值，从而使营业部获得最大的收益正成为行业的共识。

然而提供个性化的智能营销不能单纯地依赖于有价值客户的自然属性和简单的投资行为，而要结合他们持股的习惯、对行业板块的爱好、持仓比例、交易方式的选择等指标的科学统计和分析。

这种深层次的分析要求服务措施的执行者——经纪人必须具备丰富的专业知识、高超的交际能力、以及高度的责任心。

这些经纪人不仅是营业部策略的实施人，更是沟通证券营业部和有价值的客户之间的桥梁。

以人为本是服务行业的基础，人的价值在证券行业更加得到充分的体现。

良好的客户关系是靠长久的感情投资建立的，优秀的经纪人是靠营业部长期培养而成的。

简单的奖勤罚懒是法真正地评估经纪人对营业部所能和将要产生的价值。

通过对各经纪人小组所辖客户群的盈利状况、资金流失情况、周转情况等历史和实时数据的比较，使营业部对经纪人的管理和奖惩在具有充分说服力的同时，既富人情味，又不失偏颇。

既如何管理高水平的经纪人和如何避免由于经纪人的流失而带来的营业部有价值客户的流失，又是摆在营业部管理层的急需解决的课题。

上述所有问题及其解决方案都只是证券营业部现代化管理的手段，其结果将最终体现于营业部在激烈的市场竞争环境中的竞争能力是否得以提高？营业部的市场份额是否在持续扩大？营业部的经营成本是否得到有效的控制？营业部的利润是否大幅度地增长？做为证券营业部的最高决策人，以及分析型CRM的最终受益人，营业部的管理者将可以从总体交易状况、现金流动情况、客户总体状况和他们的资产变化情况等方面，对系统的实施效果进行综合的评估和考核。

并通过系统对外部报表的自动收集，了解本营业部的市场份额和排名的变化，从而加强管理的力度，制定行之有效的市场营销策略，拓展盈利的空间，实现最大化的投资回报。

其典型应用包括有：1、客户分析建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的信息和交易数据，并通过对这些数据进行挖掘和关联分析，实现面向主题的信息抽取。

★对客户的需求模式和盈利价值进行分类，找出最有价值和盈利潜力的客户群，以及他们最需要的服务，更好地配置资源，改进服务，牢牢抓住最有价值的客户。

★通过对客户资源信息进行多角度挖掘，了解客户各项指标（如资产贡献、忠诚度、盈利率、持仓比率等），掌握客户投诉、客户流失等信息，从而在客户离开券商之前，捕获信息，及时采取措施挽留客户。

2、咨询服务根据采集行情和交易数据，结合行情分析，预测未来大盘走势，并发现交易情况随着大盘变化的规律，并根据这些规律做出趋势分析，对客户针对性进行咨询。

3、风险防范通过对资金数据的分析，可以控制营业风险，同时可以改变公司总部原来的资金控制模式，并通过横向比较及时了解资金情况，起到风险预警的作用。

4、经营状况分析通过数据挖掘，可以及时了解营业状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息。

并结合大盘走势，提供不同行情条件下的最大收益经营方式。

同时，通过对各营业部经营情况的横向比较，以及对本营业部历史数据的纵向比较，对营业部的经营状况作出分析，提出经营建议。

此外，从券商角度看，增加经纪业务总量、提高市场占有率是目前营销与客户关系管理的主要目标，券商经纪业务总量可由下式表示：券商经纪业务总量＝客户数量×客户平均资产量×客户交易换手率从上式看，营业部经纪业务的实际目标可以归结为以最低的成本来扩大客户群、增加客户投资量与促进客户交易。

数据挖掘的CRM应用系统应解决上述主要商业问题。

三、创智“先机证券”产品目前有哪些功能创智“先机证券”是分析型CRM证券行业应用产品，其应用对象是证券公司营业部。

系统以经纪业务为主线，以增加营业部盈利为目的，从客户角度与经营角度，可进行如下主题应用：A、客户分析主题通过对客户状态、交易行为、自然属性和其他信息的综合分析，细分客户群，确定核心客户。

同时通过对其进行关联分析，可为协助制定各种有效的营销方案，开展针对性的个性化服务。

B、经纪人小组管理主题通过对经纪人小组工作业绩的分析和评价，发现问题提取成因，以便采取相应的措施，实现业绩的提升。

C、经营分析主题通过对营业部每日、周、月、季、半年、年交易总体状况、市场占有率、发展水平等的分析、总结和评价，及时获得准确数据，辅助经营决策。

产品有四大主要业务功能，即客户分析、客户管理、经纪小组管理、营业部经营分析。

这其中，客户分析是整个系统的核心模块，它不仅提供了客户价值、忠诚度、属性、帐户、持仓和交易的分析，更重要的是，它提供了属性指标之间，特别是不同客户群之间的相关分析，这对于发现客户交易的内在规律，为营业部提高经营管理水平、增强获利能力，提供了有力的决策依据。

功能详细介绍请参阅《创智先机证券产品白皮书》。

四、今后“先机证券”产品的发展策略与前景从经纪业务角度看，系统最终将以问题为导引，同时进一步导入营业部智能决策和智能管理、智能营销、咨询服务等功能，使证券咨询与营销、咨询服务完美结合，使不同的证券公司营业部形成自己独特的市场定位和核心竞争力。

从数据挖掘分析技术角度看，“先机证券”仅在数据描述、数据可视化、聚类分析、分类等方面进行了探索，今后还应继续采用预测、相关、关联等技术，挖掘更深层次的规律。

从系统角度看，“先机证券”目前仅为单个营业部服务，将进一步扩展为地区总部系统和券商总部系统，以适应券商整体营销的需求。

从业务流程角度看，“先机证券”应逐步将分型型CRM、操作型CRM与协作型CRM整合。

从而使系统真正能以客户为中心，以盈利为目的，将市场需求、决策分析与操作实施结合形成闭环控制。

从经营角度看，“先机证券”将进一步丰富品种，综合考虑除经纪业务外的其他业务如投行业务、自营业务等，以适应券商业务的拓展需求。

此外，由于国内证券行业发展迅速，交易系统不断更迭、交易品种一直在扩展、交易代码、交易规则也一直在变化之中，使得源数据异常复杂，产品应对产品数据预处理功能的特殊要求，增强产品源数据处理能力，提高产品的实施速度。