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基于数据挖掘的客户价值评估模型研究近年来，随着互联网技术的飞速发展，根据客户数据挖掘的客户价值评估模型也变得越来越普及。
而只有通过详尽分析和评估客户价值，企业才能更好地了解客户需求，提高客户忠诚度，促进客户持续购买行为，从而取得企业更高的营收和利润。
本文将着重探讨基于数据挖掘的客户价值评估模型，研究其在实践中的应用和意义。
一、客户价值评估的定义客户价值是指客户给予企业的经济效益和社会效益总和。
而客户价值评估则是通过分析客户购买行为、消费偏好等相关数据，评估客户对企业的价值，以实现更加精准的营销和服务。
二、基于数据挖掘的客户价值评估模型的构建1.数据预处理：数据预处理是数据挖掘的前提工作。
数据预处理首先需要删除重复数据、异常值、缺失值等，然后对数据进行标准化处理、归一化处理。
2.特征选择：特征选择是选择对客户价值影响最大的变量。
一般可以采用卡方检验和相关系数等方法进行特征选择。
3.建立模型：选择适合的数据挖掘算法进行建模。
常用的算法有决策树、神经网络、朴素贝叶斯、支持向量机等。
4.模型评估：模型评估是对模型进行测试和评估。
通过交叉验证、混淆矩阵等方法来判断模型的性能。
三、客户价值评估模型的应用客户价值评估模型的应用范围非常广泛，其中最常见的是以下几种：1.客户细分：不同的客户有着不同的价值，通过客户价值评估模型，可以将客户分成高价值、中价值和低价值等不同层次。
这样企业可以根据不同客户价值制定不同的营销策略，提高销售额。
2.客户保持：客户流失是所有企业都想避免的。
通过客户价值评估模型，可以及时发现客户的变化，识别潜在的流失客户，并采取相应的措施进行挽留。
3.客户回馈：通过客户价值评估模型，可以针对高价值客户提供更为个性化、定制化的服务和回馈，以进一步提高客户忠诚度。
四、结论总的来说，基于数据挖掘的客户价值评估模型可以更准确地评估客户价值，更好地识别客户需求，实现更为精准的营销和服务。
对于企业来说，客户价值评估模型的应用，不仅可以提高客户忠诚度和满意度，还可以为企业带来更高的收益。
证券行业大数据交易系统构建方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 行业现状分析 (4)1.2 市场需求调研 (4)1.3 项目目标与范围 (5)第2章大数据技术概述 (5)2.1 大数据概念与特性 (5)2.1.1 概念 (5)2.1.2 特性 (5)2.2 大数据技术在证券行业的应用 (6)2.2.1 数据采集与存储 (6)2.2.2 数据处理与分析 (6)2.2.3 个性化推荐与精准营销 (6)2.2.4 风险管理与监管 (6)2.3 大数据技术发展趋势 (6)2.3.1 人工智能与大数据融合 (6)2.3.2 区块链技术在大数据领域的应用 (6)2.3.3 边缘计算与大数据 (6)2.3.4 大数据安全与隐私保护 (7)第3章系统架构设计 (7)3.1 总体架构 (7)3.1.1 数据源层 (7)3.1.2 数据存储层 (7)3.1.3 数据处理与分析层 (7)3.1.4 应用层 (7)3.2 数据架构 (7)3.2.1 数据流向 (8)3.2.2 数据格式 (8)3.2.3 数据存储 (8)3.2.4 数据处理与分析 (8)3.3 技术架构 (8)3.3.1 分布式技术 (8)3.3.2 大数据处理技术 (8)3.3.3 数据挖掘与机器学习技术 (8)3.3.4 云计算技术 (9)3.3.5 安全技术 (9)第4章数据采集与预处理 (9)4.1 数据源分析 (9)4.1.1 交易数据：包括股票、债券、基金等证券产品的交易行情、交易量、交易价格等数据。
(9)4.1.2 财务数据：涵盖上市公司的财务报告、财务指标、盈利预测等数据。
(9)4.1.3 市场数据：包括宏观经济数据、行业数据、政策法规等影响证券市场的数据。
94.1.4 新闻与公告：涉及上市公司的新闻报道、公告信息等。
(9)4.1.5 社交媒体数据：包括微博、论坛、博客等平台上的投资者言论及观点。
(9)4.2 数据采集技术 (9)4.2.1 交易数据采集：通过证券公司、交易所等机构提供的API接口，实时获取交易数据。
浅析大数据在证券公司业务中的应用作者：滕悦来源：《时代金融》2022年第01期信息时代，高新技术发展速度越来越快，为大数据技术的应用提供了良好的基础条件，在大数据背景下，证券公司的业务同质化等问题得到了有效解决，而在海量多维数据中，证券公司若想提取有效成分，精准决策，就必须提升自身运营效率，扩展业务范围，掌控业务风险，实施针对性营销，促进监管制度改革。
因此，在面对数据分散、硬件性能限制等问题上，证券公司必须在大数据潮流中不断创新，以获得快速发展。
随着电子信息技术的持续发展，大数据在诸多领域中得到广泛应用。
在证券行业中应用大数据，使证券行业迎来了全新的发展机遇。
为此，文章研究了大数据在证券公司业务中的应用，希望能够为证券行業的长久发展提供参考。
一、大数据技术的概念与特点（一）概念所谓大数据技术，就是对互联网上所有的数据信息进行整理，并通过一定的研究，根据不同的需要，筛选有用的信息。
众所周知，随着互联网渗透到各行各业以及人们生活的方方面面，网络得到了广泛运用，从而诞生海量数据，用科学手段对海量数据进行分析，就可获取有用信息，并可据此采取科学的行动。
出于这一原因，大数据技术越来越重要。
（二）特征大数据技术有着传统技术无法比拟的特征，主要表现在以下几点：首先，大数据技术效率极高，在分析海量数据时，仅用极短的时间就可完成，并能快速得到其中的有用信息。
此即传统技术难以企及。
其次，大数据技术极为科学化、智能化，可以参照分析结论指挥下一步行动，极大地方便了人们的工作和生活;最后，大数据技术安全性较高，种类多涉及面广。
（三）类型首先，大数据云计算技术。
在大数据背景下，云计算技术是一项重要的技术。
它的计算方法有两种，一种是分布式，另一种是并行式。
具体而言，是把数据信息进行整理，并结合网上丰富的信息展开计算，从而将资源进行合理分配。
当下，云计算技术能快速对信息数据进行处理，并不断促进计算机技术的更新换代，使信息技术进入全新的发展阶段。
2021年1月计算机工程与设计Jan.2021第42卷第1期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol.42No.1基于数据挖掘的客户细分模型研究及应用原慧琳，杜杰，李延柯（东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110000）摘要：为企业更深入了解消费者的行为和偏好，帮助企业制定决策和发展客户关系，结合现有的客户细分方法，提出一种多指标客户细分模型。
从宏观和微观角度，对传统指标进行优化，构建RFMPA多指标客户体系；采用b值法客观赋权；采用因子分析降维；采用改进的K-means算法完成客户细分。
利用大型连锁超市客户消费数据进行实证研究，对比数据实验结果表明，该模型能够更好解决客户细分问题，提高企业客户关系管理和决策质量。
关键词：聚类；客户细分；数据挖掘；多指标；RFMPA模型中图法分类号：TP391文献标识号：A文章编号：1000-7024（2021）01-0057-08doi：10.16208/j.issnl000-7024.2021.01.009Research and application of customer segmentation modelbased on data miningYUAN Hui-lin,DU Jie,LI Yan-ke(College of Information Science and Engineering&Northeastern University,Shenyang110000,China)Abstract:To understand consumers，behaviors and preferences more deeply and help enterprises make decisions and develop cus-tomerrelationships,a multiindexMustomersegmentation modelwasproposedbasedontheexistingMustomersegmentation methods.Through data analysis technology,from the macro and micro perspectives,the traditional indicators were updated and refined to build an RFMPA customer indicator system.Objective weighting was implemented using entropy method.Data dimen-sionreductionwascarriedoutusingfactoranalysis6Theimproved K-meansalgorithm wasusedforcustomersegmentation6 Using the customer consumption data of a large supermarket chain for empirical research,and comparing the data experimental resulNs&Nhemodelcanbe N ersolveNheproblemofcusNomersegmenNaion&improveNhequaliyofenNerprisecusNomerrelaionship managemenNanddecision-making.Key words：clustering；customer segmentation；data mining；multi-indicator；RFMPA model/引言如今，零售行业的市场竞争日趋激烈，这给企业带来了巨大压力，迫使他们需要更有效了解客户需求，以获得或保持该行业的竞争优势。
金融数据智能分析与挖掘系统设计与实现随着金融行业的快速发展，金融数据分析和挖掘成为了许多金融机构和投资公司的重要任务。
这些公司需要通过分析和挖掘大量的金融数据，来帮助他们做出投资决策。
因此，对于这些公司来说，拥有一套高效的金融数据智能分析与挖掘系统是非常必要的，本文将探讨这方面的设计与实现。
一、需求分析在设计和实现金融数据智能分析与挖掘系统之前，首先需要对系统的需求进行详细的分析。
在这个方面，金融行业的数据特点是非常重要的，需要考虑到以下几个方面：1.数据来源：金融行业的数据来源非常多，包括股票市场，外汇市场，债券市场等等，因此系统需要能够支持各种数据源的输入和输出。
2.数据结构：金融数据的结构非常复杂，有许多指标和变量需要进行分析和挖掘，因此系统需要能够处理各种数据结构。
3.数据量：金融数据的数量非常庞大，系统需要具备处理大规模数据的能力。
4.数据实时性：金融数据的实时性非常重要，系统需要能够处理实时数据并快速响应。
5.安全性：金融数据的安全性也是非常重要的，系统需要具备高水平的安全防护措施。
二、系统设计在系统需求分析之后，下一步是进行系统的设计。
在这一过程中，我们需要考虑到系统的性能、可靠性、扩展性等方面，同时也需要考虑到系统的架构和技术。
1.技术架构选择合适的技术和架构对系统的性能和可扩展性都有着重要的影响。
在这个方面，我们可以考虑使用分布式架构和云计算技术。
通过使用分布式架构和云计算技术，可以提高系统的性能和可扩展性，并且减小系统的开发和维护成本。
2.数据存储对于金融数据智能分析与挖掘系统来说，数据存储和管理也是一个非常重要的方面。
在这个方面，关系数据库和NoSQL数据库都有着自己的特点。
在选择数据存储方案时，需要考虑到系统的数据结构和数据量。
同时也需要考虑到数据的安全性和实时性。
3.算法模型在进行金融数据智能分析和挖掘时，算法模型的选择和应用也是非常重要的。
在这个方面，可以选择机器学习算法和深度学习算法。
《基于数据挖掘的银行客户流失预测的研究》篇一基于数据挖掘的银行客户流失预测研究一、引言在金融行业竞争激烈的现代社会，客户流失已经成为银行不得不面对的严重问题。
准确地预测客户流失对于银行而言至关重要，它可以帮助银行在适当的时候采取有效措施来保持现有客户或改进服务以避免流失。
基于数据挖掘的银行客户流失预测研究旨在利用大数据分析工具和算法来发现潜在的流失风险和因素，以便制定更为有效的应对策略。
二、研究背景及意义随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据时代为银行业带来了前所未有的发展机遇，同时也带来了挑战。
客户数据的爆炸式增长使得传统的分析方法无法应对。
因此，通过数据挖掘技术对银行客户数据进行深度分析和处理，可以有效提高银行在竞争激烈的市场环境中的竞争优势，而基于数据挖掘的客户流失预测正是这一应用领域的重要组成部分。
三、数据挖掘与银行客户流失预测1. 数据来源与处理本研究所用数据来源于某银行的客户数据仓库，包括客户基本信息、交易信息、偏好信息等。
通过对数据进行清洗、整理和预处理，我们获得了可用于分析的有效数据集。
2. 算法选择与实现本研究的算法主要采用了决策树、随机森林和逻辑回归等模型进行客户流失预测。
首先，我们使用决策树算法进行初步的特征选择和风险评估；然后，通过随机森林算法进一步优化模型；最后，采用逻辑回归算法对模型进行最终评估和预测。
3. 特征选择与解释在数据挖掘过程中，我们选取了多种与客户流失相关的特征，如客户活跃度、交易频率、产品使用情况等。
通过算法分析和解释这些特征，我们可以找出影响客户流失的关键因素。
四、实验结果与分析1. 模型性能评估通过对模型的训练和测试，我们发现随机森林算法在预测客户流失方面具有较高的准确率。
此外，我们还采用了其他指标如召回率、精确率等对模型性能进行了评估。
2. 关键因素分析通过算法分析和解释，我们发现客户活跃度和交易频率是影响客户流失的关键因素。
同时，我们也发现了其他一些影响较小的因素，如地理位置和年龄等。
基于数据挖掘的在线数据分析系统的设计一、系统概述在线数据分析系统是指能够实时获取和分析海量数据的系统，它能够帮助用户进行数据探索、模式研究和业务决策。
而基于数据挖掘的在线数据分析系统，则是在原有系统的基础上，通过应用数据挖掘技术实现更加精确的数据分析和模式挖掘。
这种系统不仅能够对历史数据进行深入分析，还可以通过实时数据流进行智能分析和实时预测，为用户提供更加可靠的数据支持和决策依据。
二、系统架构1. 数据采集和处理：系统需要能够实时获取各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
在数据处理方面，需要考虑如何进行数据清洗、数据预处理和特征提取等工作，以便为后续的数据挖掘建模做好准备。
2. 数据存储和管理：系统需要建立高效的数据存储和管理模块，能够支持海量数据的存储和快速查询。
同时要考虑数据的安全性和隐私保护问题，确保用户数据不被泄露和滥用。
3. 数据分析和挖掘：基于数据挖掘的在线数据分析系统的核心功能是数据分析和模式挖掘。
需要建立数据挖掘模型库，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等模型，能够灵活应对各种数据分析需求。
4. 数据可视化和展示：系统需要提供友好的用户界面，能够直观展现数据分析的结果和模型挖掘的过程，帮助用户快速理解和利用数据。
5. 实时预测和决策支持：除了对历史数据进行分析，系统还需要实现实时数据流的智能分析和预测，能够对业务做出及时的决策支持。
基于以上考虑，一个完整的基于数据挖掘的在线数据分析系统应该包括数据采集模块、数据处理模块、数据存储模块、数据分析和挖掘模块、数据可视化和展示模块以及实时预测和决策支持模块。
三、系统功能基于数据挖掘的在线数据分析系统应该具备以下一些重要功能：四、系统设计在设计基于数据挖掘的在线数据分析系统时，需要对系统的各个模块进行详细的设计。
以下是几个重要模块的设计思路：1. 数据采集和处理模块：该模块需要设计成能够接入多个数据源的统一接口，包括数据库、文件、网络接口等。
数据挖掘技术在股票数据分析中的应用数据挖掘技术在股票数据分析中的应用一、引言股票市场以其高风险、高收益的特性备受投资者关注。
随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术逐渐被应用于股票数据分析中。
本文将重点讨论数据挖掘技术在股票数据分析中的应用。
首先介绍数据挖掘技术的概念和技术流程，然后探讨数据挖掘技术在股票市场中的应用，并在最后总结和展望。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘技术是从大量数据中提取出有效信息的一门交叉学科。
数据挖掘技术主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
在股票数据分析中，数据挖掘技术被广泛应用于挖掘股票市场中的模式和规律。
三、数据挖掘技术在股票市场中的应用1. 股票市场趋势预测数据挖掘可以通过分析历史股票数据，找出与股票价格走势相关的特征，并构建相应的预测模型。
例如，可以通过挖掘股票市场中的价格、成交量、市盈率等相关数据，预测股票价格的上涨或下跌趋势。
这对投资者在制定投资策略和风险管理方面具有重要意义。
2. 股票市场异常检测数据挖掘技术可以用于检测股票市场中的异常事件，例如股票的操纵、内幕交易等。
通过分析股票的交易数据和财务数据，可以发现异常交易行为和异常走势。
这不仅可以保护投资者的合法权益，还有利于股票市场的健康发展。
3. 股票组合优化数据挖掘技术可以帮助投资者选择合适的股票组合，以实现最佳投资效果。
通过分析股票之间的相关性和不相关性、风险和收益等指标，可以根据投资者的风险偏好和收益目标，构建一个最优的股票组合。
4. 股票市场情绪分析数据挖掘技术可以通过分析社交媒体、新闻报道等大量数据，捕捉投资者的情绪和市场情绪，并将其与股票市场的波动进行关联分析。
这有助于投资者更准确地预测市场的动向，制定更符合市场情绪的投资策略。
四、总结和展望数据挖掘技术在股票数据分析中的应用有助于投资者更准确地预测股票市场的走势，提高投资效益和降低风险。
然而，数据挖掘技术在股票数据分析中仍存在一些挑战和问题，例如数据质量、模型选择等。
基于数据挖掘的银行客户模型研究摘要：随着通信技术和互联网络的迅猛发展及市场的不断成熟。
本文分析了中国银行嘉兴分行客户关系管理的现状和存在的问题，运用客户价值管理理论，同时结合客户关系管理，分类出不同的客户进行有针对性的个性化营销，为其提供个性化的服务，以降低服务成本，提高利润，争取更大的客户。
关键词：数据挖掘，聚类分析，客户价值，客户关系管理中图分类号：tp311.13 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013） 02-0071-01一、引论随着通信技术和互联网络的迅猛发展及市场的不断成熟，世界经济进入了全球化、电子化的时代，银行间产品和服务的差别开始变得越来越小。
在这样一种背景下，各银行的销售方式正从传统的“以产品为中心”向“以客户为中心”转变，服务方式从“无差异服务”向“差异化服务”转变。
[1]近年来，研究和分析数据挖掘技术在银行领域的应用是计算机技术发展的热点之一。
二、银行客户关系管理系统分析（一）客户关系管理概述。
客户关系管理（crm）的理念来源于关系营销学。
随着市场经济的发展，企业之间的竞争加剧，企业普遍开始重视客户关系管理。
客户关系管理是伴随着关系营销、客户关系价值、客户关系生命周期等理论的发展而不断发展和完善的。
（二）银行客户关系价值理论。
客户关系价值是银行营销策划过程中最有价值的营销工具之一，对于银行来说，客户关系价值是关于客户未来价值贡献的一个良好的愿望，并不是说银行计算得出的客户终生价值是多少就能实现多少，这还需要银行通过有机的客户关系管理策略的实施来保证。
[3]（三）数据挖掘技术理论。
数据挖掘（data mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
（四）基于数据挖掘的银行客户关系管理。
数据挖掘技术在西方国家早已受到青睐，己经广泛地应用于银行领域。
例如：摩根斯坦利采用了sas的数据仓库和数据挖掘产品。
基于数据挖掘的证券公司客户价值分析系统设计与实现作者：徐俊芳崔静来源：《价值工程》2011年第21期Design and Implementation of Customer Value Analysis System of Securities Company Based on Data MiningXu Junfang； Cui Jing（Shangqiu Polytechnic，Shangqiu 476000，China）摘要：本文根据证券企业目前的管理水平只限于办公自动化管理的阶段,没有更深层次的挖掘计算机技术给企业发展带来的价值,而证券企业的竞争环境对企业的客户关系管理提出了更高层次的要求的现实需要，对企业客户进行细分，并对其过程进行深入的分析和研究，结合客户细分理论和客户价值理论，构建了证券业客户价值分类模型，采用数据挖掘的方法和贝叶斯算法对分析系统进行实现。
通过本文的研究，力图对证券企业客户按照价值理论进行分类，从而为精准营销提供借鉴意义和参考价值。
Abstract: At present, the management level of securities enterprise is only restricted in the stage of office automation management, and does not deeply excavate the value which is brought by computer technology to enterprise development, however, the negotiable securities enterprise's competition environment propose higher request to enterprise's customer relations management. According to this realistic need, this article carries on the segmentation to the enterprise customer, and carries on the thorough analysis and research to its process, combining with the customer segmentation theory and the customer value theory, has constructed the classification model of securities business customer value, uses the data mining method and the Baye algorithm to carry on the realization to the analysis system. Through this article's research, the authors try hard to carry on the classification of the securities enterprise customer according to the value theory, thus provide the model significance and the reference value for the fine accurate marketing.关键词：客户价值数据挖掘贝叶斯算法客户细分Key words: customer value；data mining；Baye algorithm；customer segmentation中图分类号：TP39 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）21-0141-021绪论研究背景和意义：随着科学技术的发展，越来越多的企业使用计算机技术对本公司的业务进行管理，但是目前的管理水平没有更深层次的挖掘计算机技术给企业发展带来的价值。
面对这种状况，专家学者力图从多学科理论相互交叉的角度来挖掘计算机的应用价值，于是促进了人工智能领域的发展。
而数据挖掘作为人工智能的一个重要应用越来越得到更多人的重视和认可。
数据挖掘技术在证券业也得到了极大的应用，对于证券公司来说，由于股市走势的不确定性，公司对未来利润的预测极其重要。
如何发现客户交易之间的内部规律，成为公司进行战略决策的重要依据。
这个时候，数据挖掘技术就起到了关键的作用。
证券公司可以利用数据挖掘技术发现目前存在的问题和未来业务发展趋势。
要想在市场中获得竞争优势，就必须提供差异化的服务。
为客户提供个性化的服务。
这就要求证券公司要不断挖掘市场交易信息，为投资者提供更加专业的决策支持和帮助。
因此，如何利用数据挖掘技术为公司管理企业的客户和为客户提供高附加值的服务，成为所有证券企业面临的首要问题。
数据挖掘的基础是数据，证券市场是一个数据丰富的交易市场，多年来积攒下来了丰富的交易数据。
其中包括客户的数据，交易的数据，股市变动的数据等等。
无论是在理论上，客观需要上，还是在挖掘条件上都为数据挖掘提供了条件。
我国证券公司起步较晚，但是发展速度比较快，在快速的发展中，形成了一些工作过粗过快的问题。
给证券业的发展留下来问题。
在此，基于数据挖掘技术的客户价值可以帮助国内证券企业来了解客户需要，从而提供其他企业无法超越的核心竞争力。
本文就是基于以上的事实，在调查分析的基础上，结合本人的工作实践，利用数据挖掘技术对证券业的客户价值进行深入的分析。
希望对证券企业提供一点借鉴和参考。
2客户细分与数据挖掘相关理论分析2.1 客户细分的概念所谓客户细分，就是根据客户的不同需求和差异性，对客户进行分类，并且针对某一类的特点提供差异化的服务和产品。
对于企业来说，根据客户的某些特征和需求，对客户进行细致化分类，提供更加专业的服务和产品，有利于保持良好的客户关系，防止客户流失。
同时尤其差异化的提供服务和产品，也可以客观上减少企业的经营成本。
在如今以客户为中心的市场竞争中，客户细分发挥了不可替代的作用。
2.2 数据挖掘的定义在1995年的美国计算机年会上，第一次正式提出了数据挖掘的概念。
该会议对数据挖掘的定义为：“数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、随机的、模糊的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
”这个定义一直沿用到今。
2.3 数据挖掘过程数据挖掘过程可分为数据预处理（数据清理、数据选择和数据集成）、数据变换、数据挖掘模式评估和表示。
数据挖掘过程如图1。
2.3.1 数据预处理数据预处理包括数据清理、数据选择和数据集成。
任何数据由于某种原因都会存在误差。
这些误差包括缺失值，数据定义不统一等问题。
这些问题通称为数据噪声。
数据挖掘的第一项认为就是对这些噪声进行清理。
2.3.2 数据变换将数据转换成适合于挖掘的形式。
主要内容可能包括：①聚集：及对一段时期内的数据进行汇总，目的是使用数据挖掘算法的需要。
②数据归纳，对需要的数据进行归纳，把高层数据挖掘算法需要的数据概念模型转化为底层的数据层面的字段需求。
③属性处理：对数据的属性进行规范化处理，对数据进行缩放。
填写数据挖掘所需要的新的字段属性。
对于连续型变量要进行离散化处理，及数据分层。
2.3.3 数据挖掘利用以上处理的数据，并且在数据挖掘模型的指导下，利用数据挖掘软件产生候选的数据模式。
2.3.4 模式评估和表示针对数据挖掘的结果，过滤掉那些和数据挖掘目标不相关的数据模式，把真正和企业有关系的挖掘结果显示出来。
3证券业客户价值评价指标体系的建立客户价值在一定程度上，反映了客户对企业的贡献，这种共享主要体现在对企业的利润上，因此，本文在建立证券业客户价值评价指标体系的时候，主要采用了客户的交易对证券公司的利润的贡献作为主要的参考标准，本文对客户类型进行如下的分析。
3.1 当客户交易量比较小，但是客户却有较高的收益，虽然对企业利润的贡献力度有限，但是活动正收益，他们有追加资本的客观可能，因此他们对企业的贡献也处于不断的增长之中，因此可以归类为长期增长的客户，叫做高成长型。
3.2 当客户交易量比较小，并且收益为严重亏损。
严重影响到他们对股市的信心，他们更可能退出股市，进行其他的投资。
因此，本论文叫这类客户为退出型客户。
3.3 作为证券公司，只考虑的是交易量的多少，并且根据交易量的情况提取佣金。
所以把交易量作为衡量标准，更能直接的反映客户对企业的贡献情况。
当客户交易量比较大，且活动正收益的时候，说明他们正在直接的为证券企业创造大量的佣金价值，体现了客户的价值所在，我们称他们为明星型客户。
明星客户由于对企业共享巨大，所以可以当作企业的VIP客户来对待，提供方便的证券交易环境，采用积极的刺激策略，刺激他们的交易。
保证明星客户为企业提供持续的经济效益。
3.4 当客户的交易量比较大，但是收益为严重亏损的时候，虽然给企业带来了佣金价值，但是他们对股市的信心受到影响。
客户的操作策略可能是较少交易量，或者持仓待变，所以这些客户的未来对企业的贡献肯定是出于下滑的趋势通道中，他们的未来的客户价值也会在不断的减小。
所以，我们叫他们为萎缩型客户。
（图2）4基于DM的证券业客户价值分析系统的分析4.1 数据库模型分析数据挖掘需要对大量的数据进行反复的读取和查询，因此需要设置良好的数据库模型来保证查询的效率。
但是以往的数据仓库的建立，都很少考虑到数据挖掘的发展，给数据挖掘带来了困难。
面对这种情况，本文提出的了一种新型的数据库模型，即在原始的数据库与分类器之间加上一个标准化层面，这个层面的功能就是对数据库的存储进行转化，抓取分类器需要的分析数据和字段，进而提高分类器的处理速度。
相关的数据库模型如图3所示。
4.2 系统功能设计数据挖掘系统，主要是实现从现有的大量数据中，发现挖掘出企业所需要的数据。
因此针对这样的系统功能，要求系统可以对现在的数据进行存储和处理，可以合理的把现在的数据与系统的分析算法结合起来，并且经过分析，把分析结果显出出来，为了完成以上的分析挖掘功能，要需要一些辅助的功能模块，比如数据管理模块，模型管理模块，客户管理模块以及一些登陆管理模块等。
因此系统的详细功能模块如下所示：4.2.1 登陆模块，一个企业系统，必须有良好的登陆管理和权限管理功能。
只有这样，才能保证数据使用和访问的安全性。
在本数据挖掘系统中，用户需要输入正确的用户名和密码才能进入系统，并且自动判断用户的权限，显示用户功能菜单。
4.2.2 客户管理模块，主要记录了客户的所有数据。
