銀行代發(fā)工資業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘及CRM系統(tǒng)的設(shè)計(jì).pdf

1、代發(fā)工資業(yè)務(wù)能給銀行提供大量?jī)?yōu)質(zhì)的客戶、增加銀行沉淀資金，是銀行的優(yōu)質(zhì)業(yè)務(wù)。為推動(dòng)代發(fā)工資業(yè)務(wù)發(fā)展，提升銀行盈利能力，銀行需準(zhǔn)確地對(duì)代發(fā)工資業(yè)務(wù)客戶進(jìn)行分類，并建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)交叉營(yíng)銷和個(gè)性化服務(wù)，提升銀行核心競(jìng)爭(zhēng)力。
　　針對(duì)海量代發(fā)工資數(shù)據(jù)，銀行建立企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。在TERADATA數(shù)據(jù)庫(kù)上，通過(guò)業(yè)務(wù)分析、概念模型建立、邏輯模型建立、物理模型建立，構(gòu)建出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型，通過(guò)DATASTAGE軟件實(shí)現(xiàn)ETL實(shí)施和數(shù)據(jù)質(zhì)

2、量評(píng)估，完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建，并最終通過(guò)OLAP進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析。銀行針對(duì)代發(fā)工資業(yè)務(wù)客戶關(guān)系管理的現(xiàn)狀，利用SAS統(tǒng)計(jì)工具，設(shè)計(jì)了基于K-means聚類算法的代發(fā)工資業(yè)務(wù)客戶細(xì)分模型。論文詳細(xì)介紹了代發(fā)工資業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程：數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇、數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇、數(shù)據(jù)挖掘算法的優(yōu)化和數(shù)據(jù)降噪、數(shù)據(jù)理解和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及實(shí)例展現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘模型的分析結(jié)果為代發(fā)工資業(yè)務(wù)客戶細(xì)分提供了依據(jù)。銀行從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)合銀行