导　　师： 彭宏;张劲松

学科专业： H1204

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 随着我国金融行业市场的竞争日趋激烈，各个金融企业对优质客户的争夺也更加的白热化，如何寻找和发展优质客户群成为了各家金融企业所面临的一个迫切的问题。随着我国金融政策的放开，银行盈利的手段已经不再是单一的依靠发放贷款了，中间业务收费为银行带来的利润占银行总利润的比例越来越大，POS消费手续费就是其中最重要的组成部分之一。信息技术和数据库技术的迅猛发展，使金融企业积累了大量的客户数据。因此，利用数据挖掘技术，有效地利用这些海量数据，挖掘出有价值的信息，建立一套有效的优质客户挖掘和分析模型，为决策提供有用的信息，以加强银行业务拓展的针对性，提高企业的盈利水平和发展水平，具有十分重要的意义。 论文首先对银行卡的发展作了初步的介绍，然后对数据挖掘的背景、研究内容等进行简单介绍，并介绍了目前流行的数据挖掘的几种方法；接下来根据广州市商业银行现有的业务系统和业务数据，获取客户背景资料、消费行为等资料，将数据挖掘技术应用于优质客户群的发现和分析，给出了根据客户消费行为发现客户消费习惯的大致模型；最后应用挖掘出来的模型和规则对现有的数据进行了相关的验证工作，得出该模型对客户消费习惯的可能性预测及该模型的限制条件和应用范围。

关 键 词： 商业银行 消费 数据仓库 数据挖掘 客户群分析

分 类 号： [F831.2]

领　　域： [经济管理]