数据挖掘在零售银行精准营销中的应用研究

数据挖掘毕业论文(bì yè lùn wén)题目本文关键词：毕业论文，题目，数据挖掘数据挖掘毕业论文题目本文简介：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也浸透到了其他各大领域。

以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。

数据挖掘毕业论文题目一：1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法讨论2、海量(hǎiliàng)流数据挖掘相关问题研究3、基于MapReduce的大规模数据挖掘数据挖掘毕业论文(bì yè lùn wén)题目本文内容：数据挖掘技术(jìshù)已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也浸透到了其他各大领域。

以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。

数据挖掘毕业论文(bì yè lùn wén)题目一：1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法讨论2、海量流数据挖掘相关问题研究3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究6、基于多目的决策的数据挖掘方法评估与应用7、基于数据挖掘的煤矿平安可视化管理研究8、基于大数据挖掘的药品不良反响知识整合与利用研究9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用11、挪动对象轨迹数据挖掘方法研究12、基于数据挖掘的本钱管理方法研究13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究14、面向交通效劳的多源挪动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究16、面向准确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究17、隐私保护的数据挖掘算法研究18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律比照研究22、基于数理统计与数据挖掘的?伤寒论?温里法类方方证辨治规律研究23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半构造化数据挖掘假设干问题研究25、基于数据挖掘与信息交融的瓦斯灾害预测方法研究26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统设计27、基于CER形式的针灸干预颈椎病颈痛疗效数据挖掘研究28、时间序列(xùliè)数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究29、可视化数据挖掘技术在城市地下空间GIS中的应用(yìngyòng)研究30、基于多目的决策的数据挖掘模型(móxíng)选择研究31、银行(yínháng)数据挖掘的运用及效用研究。

数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过发现、提取和分析大量数据中的潜在模式、关系和趋势来提取实用信息的技术。

它可以匡助企业和组织从海量数据中获取有价值的洞察，以支持决策和战略制定。

以下是数据挖掘在不同领域的应用。

1. 零售业在零售业中，数据挖掘被广泛应用于市场营销和销售预测。

通过分析顾客购买历史和偏好，零售商可以了解消费者的需求，并根据这些信息制定个性化的推荐和促销策略。

此外，数据挖掘还可以匡助预测销售趋势和需求，以优化库存管理和供应链。

例如，一家超市可以通过数据挖掘技术分析顾客购买历史和购物篮组合，发现某些商品之间的关联性。

这样，他们可以将这些商品放在相邻的货架上，以促进交叉销售。

2. 金融领域在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、风险管理和欺诈检测。

通过分析客户的个人信息、交易历史和行为模式，银行和金融机构可以评估客户的信用风险，并制定相应的授信策略。

此外，数据挖掘还可以匡助发现潜在的欺诈行为，以保护金融机构和客户的利益。

举个例子，一家银行可以使用数据挖掘技术分析客户的交易数据，以检测异常交易模式，如大额转账或者频繁的跨国交易，从而及时发现潜在的欺诈行为。

3. 医疗保健在医疗保健领域，数据挖掘可以用于疾病预测、诊断辅助和药物研发。

通过分析患者的病历、生理指标和基因数据，医生和研究人员可以发现疾病的风险因素和早期预警信号，并制定相应的治疗方案。

此外，数据挖掘还可以匡助医药公司发现新的药物靶点和疗效评估。

举个例子，研究人员可以使用数据挖掘技术分析大量的癌症患者数据，以发现不同基因变异与药物疗效的关联性，从而个性化治疗方案。

4. 物流和运输在物流和运输领域，数据挖掘可以用于路线优化、货物跟踪和运输效率提升。

通过分析历史运输数据和实时交通信息，物流公司可以找到最佳的路线和交通模式，以减少运输时间和成本。

此外，数据挖掘还可以匡助预测货物的交付时间和提供实时的货物跟踪服务。

举个例子，一家物流公司可以使用数据挖掘技术分析历史运输数据和交通流量数据，以确定最佳的配送路线和交通模式，从而提高物流效率和客户满意度。

２ 数据 挖 掘 在市场 营销 中的 出现 ．
关键词 ： 数据挖掘 ； 市场营销 ； 抽样技术 ； 神经网络 作者简 介 ： 艳娜 （９ ７ ） 任 １７－ ，女，河南漯河人，河南农业大学信息与管理科 学学院，讲 师，工学硕士，主要研究方 向 ： － 计算机应 用； 郭伟 （９１ ） １８－ ，女，河南郑州人 ，河南农业大学信息与管理科学学院，讲师，工学硕士，主要研究方向 ： 计算机应 用 （ 河南 郑州
ＣＥ Ｅ中国电力教育 Ｐ
面 ｉ甄 Leabharlann 一 浅谈数据挖掘技术在市场营销中的应用
任 艳娜 郭 伟
摘要 ： 随着计算机、 网络技术的发展 ， 获得有关资料已经非常简单易行。但是对于数量大、 涉及面宽的数据 ， 依靠以往那种由简单汇总、 按指定模式去分析的统计方法是无法完成这类数据 的分析。因此，一种智能化的、综合应 用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞 大数据资料 的技 术就应运而生，这就是 “ 数据挖掘”技术。本文对数据挖掘技术进行了 全面的阐述 ，着重介绍了 较 数据挖掘技 术在市场 营销中的显著作用，以及对新经济下的市场营销所产生的巨大影响。
一
像 从矿石中淘金一样，数据挖掘也因此而得名。
．
数据挖掘简介
二 ．数据挖掘技 术在市场营销中的应用
１市场 营销 简介 ．
数据挖掘就 是从大量的数据 中挖 掘出有用的信息 。它是根
据人们 的特 定要求，从浩如烟 海 的数 据 中找出所需 的信息来 ，
美 国协会定义委员会给市场营销下的定义是 ： 市场营销是 “
向网络环境 中的海量数据存储 ，因此 陕速 地获取有价值 的信息 ， 于存储 和应 用，因此一出现就得到各个领 域的重视。 目前数据 ， 正 日益成为企 业甚至社会信息化进 程 中的一个关键环 节。但是 挖掘技术在零售业的货篮数据分析、金融风险预测、产品产量 、

关键词:商业银行;零售业务;方法;策略研究
引言 随着大数据技术的快速发展，科技在金融领域的应用日益广 泛和深入，“互联网+金融”迅速崛起，优势凸显，互联网金融对 传统商业银行零售业务（支付、存款、贷款）产生巨大冲击，特 别是第三方支付平台的推出，以 P2P 模式为引领的网贷平台发 展，互联网金融对传统金融零售业务带来更大冲击。因此，面对 大数据技术广泛应用和互联网金融的高速发展，从大数据视角， 探索云计算、人工智能等在零售业务转型的应用，对商业银行抓 住互联网金融机遇，加快转型具有重要意义。 1 我国商业银行零售业发展背景 商业银行零售业务是指银行通过向个人、家庭及小企业提供 各类金融服务，如存款、结算、投资、代理服务、委托咨询等小 规模的交易来达到开发新市场的目的。随着我国经济发展进入新 的时期，金融也由投资转向消费，银行零售业务迎来春天。从 2004 年开始，零售业务已逐渐崭露头角，到 2016 年达到高峰，随着 零售业务的持续发展，2018 年全国商业银行零售理财存续规模整 体上升，环比和同比都有所增加，表明商业银行零售业务的发展 方向是正确的。实践证明，零售业务具备新的业务增长点，有稳 定性强、成本低、风险可把握特点，商业银行在业务结构调整中 加大金融科技投入选择以零售业务为重心符合转型发展的大趋 势。转型是发展的必然趋势，转型应侧重数字化和零售业务的深 度整合，秉持业务科学发展观，借助数字力量通过新思维、新模 式、新平台重塑业务格局，优化业务结构，提升产品服务质量， 最终实现零售业务智慧化、生态化发展。 2 客户经营存在的主要问题 2.1 客户管理模式不健全 管理平台不完善。某商业银行零售条线涉及业务相关系统几 十个，数据来源渠道大多成孤立和单一，形成众多彼此隔离的“孤 岛”，渠道信息不共享、系统数据不交换、数据口径不一致等问 题依然是零售业务发展的瓶颈，如信用卡系统、个贷系统、掌银 系统等多数个人客户数据不共享。再如个人客户营销管理系统 （ＣＲＭ）对客户产品信息“画图”存在滞后现象，也无法及时 分享资产负债管理系统（Ｎ－ＡＬＭＳ）个人资金变动数据，掌 握客户资金变动的及时性和准确性不够。同时，个人贵宾客户积 分管理系统始终未推出，客户优惠服务始终无法形成制度化，闭 环营销中的营销宝不支持客户产品推介的群发链接，导致规模 批量营销无法达成。

数据挖掘在商业中的应用商业界日益重视数据挖掘的应用，这是因为数据挖掘技术有助于企业从海量数据中发现隐藏的模式、趋势和规律，为决策提供有力的支持。

本文将重点探讨数据挖掘在商业中的应用，并分享一些成功案例。

一、销售预测和市场分析数据挖掘在商业中的一个重要应用领域是销售预测和市场分析。

通过挖掘和分析历史销售数据，企业可以预测未来销售趋势，识别最有潜力的市场，制定更精确的营销策略。

例如，一家零售商可以通过分析客户的购买习惯和行为模式，推测出某个产品在特定时间和地点的销量，从而决定进货量和定价策略。

二、客户细分和个性化推荐数据挖掘还可以帮助企业进行客户细分和个性化推荐。

通过分析客户的交易记录和行为数据，企业可以将客户分成不同的群体，并为每个群体设计相应的营销活动和推荐产品。

例如，一家电商网站可以根据用户的购买记录和浏览偏好，向其个性化推荐感兴趣的商品，提高购买转化率和用户满意度。

三、欺诈检测和风险管理数据挖掘在商业中还可以应用于欺诈检测和风险管理。

通过分析大量的交易数据和用户行为，企业可以识别潜在的欺诈行为和风险因素，及时采取相应措施进行预防和控制。

例如，一家银行可以通过数据挖掘技术检测信用卡交易中的异常行为，及时发现并阻止潜在的欺诈活动，降低风险损失。

四、供应链优化和成本控制数据挖掘还可以用于供应链优化和成本控制。

通过分析供应链相关数据，企业可以识别供应链中的瓶颈和优化空间，从而提高生产效率，降低运营成本。

例如，一家制造企业可以通过数据挖掘技术分析供应链中各个环节的效率和成本，找出影响生产效率和产品质量的关键因素，采取相应的改进措施，提高企业整体运营效率。

五、市场营销和广告优化数据挖掘在市场营销和广告优化中也有着广泛的应用。

通过分析大量的市场和广告数据，企业可以了解不同渠道和工具的效果，并根据数据结果调整市场推广策略。

例如，一家互联网公司可以通过数据挖掘技术分析用户的点击行为和广告响应情况，优化广告投放位置和内容，提高广告的点击率和转化率。

零售业的零售数据挖掘在如今信息化、数字化迅速发展的时代，零售业面临着前所未有的机遇与挑战。

零售数据挖掘作为一种新兴的技术手段，能够为企业提供智能化决策支持，帮助企业更好地理解市场需求、优化库存管理、提升客户体验等。

本文将探讨零售业的数据挖掘的意义、方法与应用场景。

一、零售数据挖掘的意义数据挖掘是指在大量数据中提取结构化信息的过程。

对于零售企业而言，数据挖掘能够帮助企业：1.洞察消费者行为通过分析消费者购买记录、浏览习惯以及反馈意见，企业能够了解消费者的偏好，从而更精准地进行市场定位和商品推荐。

2.优化库存管理利用历史销售数据，零售商能够预测未来的需求，从而合理安排库存，降低过期、缺货等问题的发生。

3.提升营销效果通过挖掘客户数据，企业能够实施个性化营销，提高营销活动的针对性和效果。

4.增强竞争优势在竞争日益激烈的市场环境中，能够实时获取并分析数据的企业，能够在决策上更加灵活，从而提升市场竞争力。

二、零售数据挖掘的方法零售数据挖掘的方法多种多样，不同的方法适用于不同的分析需求。

以下是一些常见的方法：1.关联规则学习通过分析客户的购物行为，发现商品之间的购买关联。

例如，分析数据可以揭示“购买面包的顾客大多数也会购买牛奶”。

2.聚类分析利用聚类算法，将相似的顾客或商品进行分组，从而帮助企业制定针对性的营销策略。

例如，可以将顾客按照购买频率和金额进行分类，针对不同群体推出不同的优惠政策。

3.回归分析这种方法通过建立数学模型，探索因变量与自变量之间的关系，以预测未来的销售趋势。

例如，可以通过分析促销活动对销售额的影响，找出最佳的促销策略。

4.时间序列分析利用时间序列数据，分析销售趋势与季节性变化，以实现精准的库存管理和需求预测。

三、零售数据挖掘的应用场景在实际应用中，零售数据挖掘可见于多个场景，主要包括：1.个性化推荐系统利用消费者的历史购买数据，推出个性化的商品推荐，提升客户的购买体验和满意度，是现代电商平台的重要应用场景之一。

数据挖掘的商业应用案例分析数据挖掘作为一种有效的数据分析技术，已经在商业领域得到广泛应用。

它通过从大量数据中发现隐藏的模式、关联和趋势，为企业提供可靠的决策支持，帮助企业更好地把握市场需求、优化产品设计、提高销售额。

下面我们将分析几个数据挖掘在商业应用中的经典案例。

1. 零售业在零售业，数据挖掘可以帮助企业分析顾客购物行为和购买偏好，为商品定价、库存管理和促销活动提供决策依据。

例如，一个超市可以通过数据挖掘技术分析历史销售数据，发现有哪些商品有强烈的关联，进而可以设计组合销售策略，提高销售额。

同时，通过对顾客购买历史数据的分析，超市还能够识别出特定顾客群体的购物习惯，为这些顾客提供个性化的推荐和优惠。

2. 银行业在银行业，数据挖掘可以帮助银行识别潜在的风险，预测客户流失率以及对客户进行精准推荐。

例如，银行可以通过分析客户贷款申请、信用卡消费等数据，建立信用评估模型，准确地判断客户的信用风险。

同时，银行还可以通过数据挖掘技术提高客户满意度，通过分析客户的交易记录和偏好来推送个性化的金融产品和服务。

3. 健康保险业在健康保险业，数据挖掘可以帮助保险公司进行风险评估和理赔管理。

通过分析用户的健康数据、医疗险种等信息，保险公司可以更准确地评估客户的保险风险，提供个性化的保险方案和定价策略。

此外，数据挖掘还可以帮助保险公司进行理赔审核，通过分析医疗记录和健康数据，检测保险欺诈行为，提高理赔效率和准确性。

4. 电子商务在电子商务领域，数据挖掘帮助企业发掘用户需求和个性化推荐。

通过分析用户的浏览、购买和评价等数据，电商平台可以了解用户的消费习惯和偏好，为用户推荐相关的产品和服务。

同时，通过数据挖掘技术，电商平台还可以发现潜在的用户群体，并设计更有针对性的市场推广活动。

5. 物流管理在物流管理领域，数据挖掘可以提供准确的货物运输预测和优化方案。

通过分析历史运输数据、交通拥堵情况等信息，物流公司可以预测货物的运输时间和路径，提前调整物流计划，并优化配送路线，提高运输效率。

数据挖掘的实际案例在当今信息化社会，数据已经成为一种宝贵的资源。

然而，大量的数据不仅需要被存储，更需要被合理利用。

为了从这些海量的数据中提取有价值的信息，数据挖掘技术应运而生。

本文将通过介绍几个实际案例，展示数据挖掘在解决实际问题中的应用。

案例一：零售业中的市场篮子分析在零售业，市场篮子分析是一种常见的数据挖掘技术。

通过分析顾客的购物篮信息，可以发现潜在的购买关联规则，进而实现交叉销售和精准营销。

例如，一家超市可以通过数据挖掘技术发现购买尿布的顾客往往还会购买啤酒，因此可以将尿布和啤酒摆放在一起，提高销售额。

案例二：电商平台中的个性化推荐在电商平台中，个性化推荐系统是一种有效的数据挖掘应用。

通过分析用户的购买历史、浏览记录以及其他行为数据，可以为用户提供个性化的产品推荐。

例如，当一个用户在电商平台上搜索了一款手机，个性化推荐系统可以根据该用户的行为数据，为他推荐相关的手机配件或者其他品牌的手机，提高用户满意度和购买率。

案例三：金融领域中的反欺诈检测在金融领域，数据挖掘技术在反欺诈检测中起着重要作用。

通过分析用户的交易记录、身份信息等数据，可以识别出潜在的欺诈行为。

例如，银行可以通过数据挖掘技术发现某个账户在短时间内频繁转账给不同的账户，可能存在洗钱的嫌疑，从而及时采取相应措施，保护客户利益。

案例四：医疗领域中的疾病预测在医疗领域，数据挖掘技术可以帮助医生预测患者的疾病风险，提高治疗效果。

通过分析患者的病历、体检数据等信息，可以建立预测模型，预测患者可能患上的疾病类型和患病概率。

例如，通过数据挖掘技术可以预测某个人可能患有心脏病的风险，从而让医生提前采取预防措施，降低患病风险。

通过以上实际案例的介绍，我们可以看到数据挖掘技术在各个领域中的广泛应用。

数据挖掘不仅可以帮助企业发现商机，提高效益，还可以帮助医疗、金融等行业提高服务质量，减少风险。

随着科技的不断发展，数据挖掘技术将在更多的领域中发挥重要作用，为人们的工作和生活带来更多便利和益处。

文章标题：银行利用大数据精准营销的案例一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为银行精准营销的重要工具之一。

通过对海量数据进行分析和挖掘，银行能够更好地了解客户需求，提供更个性化、精准的金融产品和服务。

本文将通过几个具体的案例来探讨银行利用大数据进行精准营销的成功经验。

二、案例一：招商银行“一网通办”系统招商银行作为国内领先的商业银行之一，利用大数据技术打造了“一网通办”系统，实现全方位、精准的金融服务。

通过对客户的行为数据、消费习惯和偏好进行分析，该系统能够为客户提供个性化的产品推荐和定制化的理财方案。

通过这一系统，招商银行成功地提升了客户满意度和忠诚度，实现了更高效率的精准营销。

三、案例二：工商银行“智慧金融”评台工商银行利用大数据技术打造了“智慧金融”评台，通过对客户的社交网络、社会关系和消费行为进行深度挖掘，为客户提供更个性化、精准的金融服务。

该评台不仅提供个性化的产品推荐，还能够通过大数据分析预测客户未来的金融需求，帮助客户更好地规划财务。

通过“智慧金融”评台，工商银行成功实现了精准营销和更好地客户关系管理。

四、案例三：我国银行“智慧风控”系统我国银行利用大数据技术打造了“智慧风控”系统，通过对客户交易数据、信用记录和网络行为进行实时监控和分析，实现了更精准的风险控制和反欺诈能力。

该系统能够及时识别高风险交易和可疑行为，有效提升了银行的风险防控水平，同时也为客户提供了更安全、可靠的金融服务。

五、总结与展望以上案例充分展示了银行利用大数据进行精准营销的成功实践。

通过对客户数据的深度分析和洞察，银行能够更好地了解客户需求，实现更个性化、精准的金融服务，从而提升客户满意度和忠诚度。

未来，随着大数据技术的不断发展和应用，银行将更加深入地挖掘客户数据，提供更加智能、个性化的金融服务，实现更高效率的精准营销。

六、个人观点和理解作为文章写手，我深刻理解银行利用大数据精准营销的重要性和趋势。

大数据技术的应用，不仅可以帮助银行更好地了解客户需求，还可以提升银行的营销和风险管理能力。

数据挖掘技术在零售业中的应用
唐微波;唐宇剑
【期刊名称】《合肥学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(017)002
【摘要】利用数据挖掘(DM)技术,从零售业的各种应用系统中采集数据,经条件分类,放到数据仓库里,进行数据多维度加工,最终透过数据找出人与物间的规律,从而更好地为客户提供服务.最后还谈到了数据挖掘在零售业中应用的广阔前景.
【总页数】4页(P80-83)
【作者】唐微波;唐宇剑
【作者单位】安徽大学,经济学院,合肥,230039;安徽省农业发展银行,合肥,230022【正文语种】中文
【中图分类】TP274;F724.2
【相关文献】
1.数据挖掘技术在零售业分析中的应用 [J], 张顺利;陈俊
2.数据挖掘技术及其在零售业中应用的初步研究 [J], 刘芳;王璐鑫
3.数据挖掘技术在零售业CRM中的应用 [J], 薛保菊;武金萍
4.浅析数据挖掘技术在零售业中的应用 [J], 邵琦;李宇龙
5.数据挖掘技术在零售业客户关系管理(CRM)中的应用 [J], 柳烨桢;祝捷
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联、趋势和异常等信息的过程，以帮助企业和组织做出更好的决策。

它是一门综合性的学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等领域的知识和方法。

数据挖掘的应用广泛，涵盖了各个行业和领域。

下面将介绍数据挖掘在几个典型领域的应用。

1. 零售业在零售业中，数据挖掘可以帮助企业分析顾客购买行为、消费习惯和偏好，从而进行精准的市场定位和产品推荐。

通过分析历史销售数据，可以预测未来的销售趋势，优化库存管理和供应链，提高销售效益。

2. 金融业数据挖掘在金融业中的应用非常广泛。

银行可以通过挖掘客户的交易数据和信用评分，进行风险评估和欺诈检测，保护客户的资金安全。

同时，数据挖掘还可以帮助银行发现潜在的市场机会，制定个性化的金融产品和服务，提高客户满意度。

3. 医疗保健在医疗保健领域，数据挖掘可以帮助医生和研究人员发现疾病的风险因素、诊断模式和治疗效果。

通过分析大量的医疗数据，可以提供个性化的医疗建议和治疗方案，提高患者的生存率和生活质量。

此外，数据挖掘还可以用于疾病预测和流行病监测，帮助政府和卫生部门制定有效的公共卫生政策。

4. 交通运输数据挖掘在交通运输领域的应用主要包括交通流量预测、路况监测和路径规划等。

通过分析历史交通数据和实时传感器数据，可以预测交通拥堵情况，优化交通信号控制，提高交通运输效率和安全性。

此外，数据挖掘还可以用于智能交通系统的建设，实现智能驾驶和无人驾驶技术的发展。

5. 社交媒体随着社交媒体的普及，数据挖掘在社交媒体分析和推荐系统中的应用越来越重要。

通过分析用户的社交网络、兴趣和行为，可以为用户提供个性化的新闻、广告和推荐内容，提高用户体验和满意度。

同时，数据挖掘还可以帮助企业进行品牌监测和舆情分析，了解用户对产品和服务的反馈，及时调整营销策略。

综上所述，数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。

通过挖掘大数据中的有价值信息，可以帮助企业和组织做出更好的决策，提高效率和竞争力。

Ｍａ （ ７ Ｖ １ １ ． ｖ ２ Ｉ ０ ． ７ Ｎｏ ２ ｏ
数 据挖 掘 技 术在 零 售 业 中的应 用
唐微 波 唐 宇剑２ ，
（． ｔ安徽大学 经济学院 ， 合肥
摘
２０３ ；． ３０９２安徽省农业发展银行 ， 肥 ２０２ ） 合 ３０２
要： 利用数据挖掘（ ｂ） Ｄ １ 技术 ， 从零售 业的各种应用 系统 中采集 数据， 经条件分类 ， 放到数据仓 库里， 进行 数
销售额提高了， 而利润却下降了， 这并不是企业所期待的 ， 这就形成“ 供需矛盾 ” 解决这一矛盾需要企业 ． 适应顾客的要求 ， 将服务的核心放在客户关系的管理上． 信息技术 的发展推动着传统商业 的发展 ， 利用现
代信息技术， 实现企业管理的自动化、 现代化 ， 充分把信息技术运用于经营中， 以最低 的成本、 最优质的服 务、 最快速的管理反应进行运作． 目前， 世界零售业的信息化不断前进 ， 从销售 管理系统 （ 如电子收款机、
２ 数 据挖 掘 （ Ｍ ） Ｄ
数据挖掘是一个萃取（ｘ ａｔ ｇ 和展现（ ｒ ｅｔ ｇ 新知识 的流程． ｅｔｃｎ ） ｒ ｉ ｐｅ ｎ ｎ ） ｓ ｉ 通过分析具体数据 ， 发现确定有 效 的、 新颖的、 有潜在使用价值 的、 以往不为人 知的、 最终可理解 的信息 ， 为企业 良好运 营和决策部 门作出 重要决 策提 供帮助 ． ｕ为什 么 需 要 Ｄ Ｍ？ 随着 数 据量 的急 剧 增 长 ， 户 很 难 自己根 据 数 据 的分 布 找 出规 用 律， 并根据此规律进行分析决策． 因此必须借助相应的数据挖掘工具 ， 动地发现数据中隐藏的规律 ， 自 为用 户 的决 策提供 智能 的 、 自动化 的辅 助手 段． Ｄ Ｍ在很多行业都可 以有较好的应用． 国外 ，Ｍ已广泛应用于银行金融 、 如： Ｄ 零售与批发 、 制造、 保险、 公共设施、 政府 、 教育、 远程通讯、 软件开发 、 运输等各个企事业单位．３ Ｌ 据报道 ， Ｍ 的投资 回报率有达 Ｄ ４０ ０ ％甚至 ｌ 倍的事例． Ｍ可分辨出成功的商店或分店的特性 ， ０ Ｄ 并协助新开张的商店选择恰当的地理位 置； 它能分析哪种产品是最受欢迎的 ， 这在为产品的推销、 商店 的布局或新产 品的开发等方面制定新策略 指明方向； Ｍ能找出产品使用模式或协助了解客户行为 ， Ｄ 如正确时间销售 （ ｉ ｔ ｉｅＭ ｒ ｅｎ ） Ｒｇ ｍ ａ ｔｇ 就是基 ｈＴ Ｋｉ 于顾客生活周期模型来实施 的． 数据挖掘一方面将数据转化为信息和知识 ， 在此基础上作 出正确 的决策 ；

Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ４ １ １ ．
Ａ ｕｇ ｔ２ ６ ｕｓ ００
数 据 挖 掘 在 我 国零 售 银 行 业 务 中 的应 用
李 曙光
（ 汉 理 工 大 学 财 务 处 ， 北 武汉 ４ ０ ７ ） 武 湖 ３０ ０
摘 要： 参考国外零售银行模式及 其对 数据 挖掘技术 的成 功运用 ， 出大力发 展我 国零售 银行 业务 ， 须 提 必 加大数 据挖掘技术的开发 和运 用， 确实提 高银行业 务效率 ， 不断拓展银行业的利润空间 。
对银 行 的贡献 率 ， 只有 通过 数 据 挖 掘 方 法 才能 这 实 现 引。 第二 ， 客户保 留和个 性 化营 销 。经验 告知 ， 开 发 一个 新 客户 的成本 要远远 大 于维 持一 个原 有客 户 的成 本 ， 尤其 是重 要 客 户 。如 何 保 留原 有 客 户
业务 因其客 户 群体 庞 大 ， 构 复杂 和 信 用保 障方 结 面 的原 因 ， 在 着较 大 的风 险 。要 求 规 避 这种 风 存 险 ， 断 扩 展 服 务 范 围 ， 断 扩 大 银 行 的利 润 空 不 不 间， 就必 须要对 市 场 需 求 进 行 周 全精 密 地 调 查 了
取款 、 款 、 贷 结算 、 汇兑 、 资理 财 等［ 。零 售银 行 投 １ ］
第一， 客户分 群 和 档案 管理 。银 行 为 了给 客 户提 供 更为 优质 的服 务 ， 要保 留许 多客 户 相 关 需 资料 ， 利 用数 据 库 技术 储 存 和管 理 。相 关 的统 并
计 数据 表 明 ， 庞 大 的 客 户 群 中 ， 有 ２ 的优 在 只 Ｏ
科 学 的管理 理念 和先 进管 理模 式在 市场 争夺 和分
络 、 策树 、 联 分 析 、 决 关 模糊 聚类 、 叶斯 网络 、 贝 马

摘要：随着中国银行业全面开放，以客户为中心的客户关系管理技术在银行业的不断应用和发展，银行服务在不断改善提高的同时，产生了大量的客户数据。

在海量数据面前，传统的数据统计技术已不能满足数据处理的要求，不能充分挖掘到这些数据中隐藏的有用信息。

而数据挖掘技术正好能处理海量数据问题，能有效的解决银行客户关系管理中处理客户信息的难题，为银行的经营决策带来了很多帮助。

本文首先分析了银行客户关系管理的内涵，分析了目前银行客户关系管理存在的问题。

然后，分析了数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用和实施，进而帮助提高银行客户关系管理的质量。

中国论文网关键词：客户关系管理；客户数据；数据挖掘中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 (2012) 14-0060-01随着计算机技术、数据库技术和网络技术的发展以及中国银行业全面开放，金融市场的联系更加紧密、竞争日趋激烈，要想应对国内国外银行的挑战，在竞争中脱颖而出，就必须加快银行的信息化建设步伐。

银行客户关系管理(CRM)是银行通过对其客户的管理来提升企业市场竞争力的一种电子商务解决方案，其核心技术就是数据仓库和数据挖掘技术。

银行客户关系管理结合数据挖掘可以分析客户群体、客户行为、客户价值观、客户流失等主题，准确的发现和保持优质客户，为客户提供个性化产品和服务，有效预测和防范各类风险，真正做到以客户为中心。

一、银行客户关系管理的内涵1995年，全球最著名的IT分析公司Gartner Group提出了客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM）的概念：客户关系管理为企业提供全方位的管理视角；赋予企业更完善的客户交流能力，最大化客户的收益率。

其宗旨一方面是为了加强企业与客户之间的联系，被用于市场营销、服务、技术支持等各个与客户有关的领域，银行CRM也是一个典型的应用，另一方面，为了降低企业的管理成本。

数据挖掘在零售领域中的应用一、引言随着互联网和移动互联网的普及，零售业也发生了翻天覆地的变化。

消费者购物的方式从传统的线下购物转向了线上购物，导致零售企业需要采用新的技术手段来适应市场需求。

数据挖掘作为一种重要的技术手段，在零售领域中得到了广泛应用。

二、数据挖掘在零售领域中的应用1. 顾客行为分析通过对顾客购买行为进行分析，可以更好地了解顾客需求和喜好，从而制定更加符合市场需求的营销策略。

例如，通过对顾客购买历史数据进行分析，可以发现哪些商品比较受欢迎，在哪些时间段销量最高等等。

2. 库存管理库存管理是零售企业非常重要的一环。

通过数据挖掘技术可以预测不同商品在不同时间段内的销量情况，从而合理安排库存，并且避免因为过多或过少库存而导致损失。

3. 营销策略制定通过对顾客行为数据进行深入分析，可以制定出更加符合市场需求的营销策略。

例如，对于喜欢购买特定商品的顾客，可以通过短信、邮件等方式进行推广，从而提高销量。

4. 客户细分通过对顾客数据进行分析，可以将顾客分成不同的群体，并且制定出不同的营销策略。

例如，对于购买力强的高端用户，可以推出更加高端的商品和服务，并且提供更加个性化的服务。

5. 价格优化通过对市场价格、竞争情况等数据进行分析，可以制定出更加符合市场需求的价格策略。

例如，在竞争激烈的市场中降低价格以吸引更多顾客。

三、数据挖掘在零售领域中存在的问题1. 数据质量问题在零售领域中，需要收集大量的数据来进行分析。

但是由于数据来源复杂、格式不统一等原因，导致数据质量参差不齐。

这就需要采取一些措施来保证数据质量。

2. 数据安全问题在零售领域中涉及到大量敏感信息，如顾客账号密码、交易记录等等。

如果这些信息泄露或者被黑客攻击，则会给企业和顾客带来严重的损失。

3. 数据分析人才缺乏数据挖掘技术需要专业的人才进行操作，但是目前市场上缺乏相关人才，这就导致很多企业无法充分发挥数据挖掘的优势。

四、总结数据挖掘在零售领域中的应用越来越广泛，可以帮助企业更好地了解市场需求，制定更加符合市场需求的营销策略，并且提高销量和利润。

数据挖掘技术在零售行业中的应用随着科技的不断进步，数据挖掘技术在各个行业得到了广泛应用。

在零售行业中，数据挖掘技术同样发挥着重要作用。

在本文中，我们将讨论数据挖掘技术在零售行业中的应用。

一、市场细分市场细分是一个关键的营销策略。

通过数据挖掘技术，零售商可以更好地了解不同人群的需求和偏好，从而更好地将产品推销给他们。

数据挖掘技术可以帮助商家识别顾客的偏好并针对性地提供商品。

商家可以通过数据挖掘工具来分析顾客的购买历史、地域分布和购买能力等因素，以及他们的在线活动，并将这些信息用于市场定位、产品设计和营销活动。

二、销售预测零售商可以通过数据挖掘技术预测销售，并准确地预测每种商品的需求量和销售额。

预测销售可以帮助商家更好地管理库存和预测销售收入。

商家可以通过数据挖掘技术来分析过去的销售趋势、顾客行为和促销策略等因素，并将这些信息用于预测未来的销售。

三、广告策略数据挖掘技术可以帮助零售商制定更有效的广告策略。

商家可以通过分析顾客的购买历史和行为数据，识别目标客户并提供有针对性的广告。

零售商可以通过广告投放、优惠折扣等方式刺激客户购买商品。

同时，商家可以通过分析广告效果和客户反馈来评估广告效果，从而优化广告策略和促销策略。

四、客户满意度数据挖掘技术可以帮助零售商提高客户满意度。

商家可以通过分析客户的购买历史、交易量、投诉记录和口碑等因素，了解顾客的反馈和需求，并提供更好的服务和更多的优惠。

同时，在竞争激烈的市场中，顾客的忠诚度也变得越来越重要。

零售商可以通过识别和维护忠诚顾客，提高客户满意度，并促进业务增长。

五、商品推荐数据挖掘技术可以帮助零售商提高商品推荐的准确性。

商家可以通过分析顾客的历史购买数据、搜索记录、浏览记录等因素，预测顾客的兴趣和偏好，并提供更个性化的商品推荐。

这不仅可以提高销售额，还可以提高客户满意度。

六、供应链管理数据挖掘技术可以帮助零售商更好地管理供应链。

商家可以通过分析供应链中的数据，了解不同供应商的交货时间、交货量、质量和成本等因素，并制定更好的采购策略。

商业银行零售业务中大数据分析的应用【摘要】商业银行零售业务中的大数据分析应用已经成为促进银行业发展的重要工具。

本文从基本作用、优势、具体应用、挑战以及克服挑战等方面对商业银行零售业务中大数据分析进行深入探讨。

大数据在零售业务中的作用主要体现在客户洞察、风险管理、营销推广等方面，为银行业提供了更加精准的决策支持。

商业银行利用大数据分析技术可以实现客户画像、产品推荐、风险预警等目标，进一步提升服务质量和客户满意度。

大数据分析在零售业务中也存在挑战，如数据安全、数据质量等问题。

商业银行需加强技术建设、人才培养等方面，以优化大数据分析应用效果。

未来，随着技术的不断发展，商业银行零售业务中大数据分析的应用将进一步拓展，成为带动银行业创新发展的重要引擎。

【关键词】商业银行，零售业务，大数据分析，应用，优势，具体应用，挑战，克服，总结，发展趋势1. 引言1.1 商业银行零售业务中大数据分析的应用商业银行零售业务中大数据分析的应用是指利用大数据技术来对银行零售业务进行分析和优化，以实现更精准的客户定制和更高效的服务。

随着互联网和移动支付的普及，商业银行零售业务涉及的数据量越来越大，传统的数据处理方法已经不能满足业务需求。

大数据分析技术的应用成为商业银行提升服务水平和提高竞争力的重要手段。

通过大数据分析，商业银行可以更好地了解客户的消费习惯和需求，为客户提供更个性化的金融服务。

大数据分析还可以帮助银行提高风险管理能力，减少信用风险和欺诈风险。

在零售业务中，大数据分析可以帮助商业银行实现智能营销、智能风控、智能客服等目标，提升客户满意度和忠诚度。

通过深入挖掘大数据，商业银行可以更好地把握市场动向，优化产品结构，提升盈利能力。

商业银行零售业务中大数据分析的应用，可以帮助银行实现精准营销、智能风控、客户关系管理等多方面的优势，为银行业务发展注入新的活力和动力。

2. 正文2.1 大数据在零售业务中的基本作用大数据在零售业务中的基本作用是十分重要的。