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数据挖掘技术在商业银行客户满意度模型中的应用研究

作　者: 赵连宝
导　师: 徐建邦
学　校: 东北财经大学
专　业: 统计学
关键词: 数据挖掘技术顾客满意度决策树模型
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 636次
引　用: 2次
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内容摘要

随着中国加入WTO，中国银行业面临着巨大的挑战。实力雄厚的外国银行不久将在中国纷纷抢滩登陆。这是全球经济一体化进程的必然趋势，也是垄断的中国银行业必须接受的考验。我国商业银行要想在竞争中立于不败之地，就必须通过营销活动争取顾客，并拥有尽可能多的大批忠诚顾客。顾客忠诚的前提是顾客满意，而如何利用现代数据挖掘技术，分析商业银行个人理财业务中影响顾客满意的因素，提高顾客对国内商业银行的满意度是我国商业银行实施营销战略的一个核心内容。另一方面，伴随数据挖掘技术的发展，国外很多大的银行为了能从庞大的数据中获得有用信息，纷纷把数据挖掘技术运用于经营、管理和决策的各个方面。可以说，数据挖掘技术已成为外资银行在激烈的市场竞争中获胜的关键技术。但在国内，各大银行正在进行数据大集中或刚完成不久，再加上各方面的原因，形成了“数据爆炸，但知识匮乏”的现象，而各项管理决策还主要是依靠经验，存在很大的风险和隐患。本文通过商业银行客户满意度模型的具体建立过程来说明数据挖掘的具体应用，希望能够给我国商业银行使用数据挖掘技术提供一些参考和帮助，尤其是在商业银行的个人理财业务的营销中，建立适合本行的营销战略。本文共分五章：第一章是绪论部分，主要阐述了本文研究的背景、意义和本文的结构。第二章简要介绍了数据挖掘知识，以及在商业银行的应用趋势。第三章介绍了客户满意度理论及国内外研究者提出的模型。第四章是本文的重点，主要介绍了数据挖掘技术在商业银行客户满意度模型的具体应用及实证过程。第五章是结论部分，指出了本文研究的不足和对未来的展望。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-10
  第一节本文研究的背景及意义  7-8
  第二节使用的理论工具和研究方法  8
  第三节本文框架  8-9
  第四节本文的独创性工作  9-10
第二章数据挖掘技术概述  10-15
  第一节数据挖掘的定义  10-11
  第二节数据挖掘的典型方法  11-13
  第三节数据挖掘在商业银行的应用趋势  13-15
第三章客户满意度理论综述  15-21
  第一节四分图模型  15-17
  第二节 KANO模型  17-18
  第三节美国顾客满意度指数模型(ACSI)  18-21
第四章基于数据挖掘技术的商业银行客户满意度模型  21-42
  第一节客户满意度指标体系  21-24
  第二节应用的数据挖掘工具及技术  24-28
  第三节顾客满意度决策树模型的具体应用  28-42
第五章结论  42-43
附录  43-45
参考文献  45-47
后记  47-48
东北财经大学研究生学位论文原创性声明  48
东北财经大学研究生学位论文使用授权书  48

数据挖掘技术在商业银行客户满意度模型中的应用研究

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