基于数据挖掘的商业银行异常客户检测研究

商业银行面对众多的客户时,需要识别其中的异常客户,以规避其风险。本文介绍了发现异常数据的四种孤立点检测方法,并提出了基于距离的k-medoids聚类算法与遗传算法结合的孤立点挖掘算法。最后应用该算法分析信用数据集,挖掘其中的异常数据,识别异常客户。     

利用数据挖掘实现电子商务中的客户信用分析

随着Internet的迅速发展和普及,国内外电子商务类网站日益兴起,在这种新兴的商务方式下,企业的客户管理将产生很大的变化.本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,利用神经网络实现客户信用评估体系,实现对客户的正确划分.     

利用神经网络实现客户信用分析中的数据挖掘

随着Internet的迅速发展和普及,国内外电子商务类网站日益兴起,在这种新兴的商务方式下,企业的客户管理将产生很大的变化。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,利用神经网络实现客户信用评估体系,并且使用BP算法对连接权值进行调整,实现对客户的正确划分。     

对我国当前房地产与经济状况关系的分析

近几年,房地产的投资增长已经高于中国经济的增长,房地产市场中存在了泡沫,并且有的地方还比较严重。中国社会科学院金融研究中心研究成员易宪容曾经说过"房地产业正挟持着整个中国经济,如果让国内房地产的泡沫任意吹大,破灭将不可避免"。     

利用数据挖掘实现管理客户关系中的客户保持

随着信息技术的不断发展,电子商务正在改变企业、家庭以及个人的管理和生活方式。在这种新兴的商务方式下,企业的客户管理将产生很大的变化。本文在分析电子商务环境下的客户关系管理关系的基础上,通过对粗糙集实现客户保持的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

全国居民消费结构及趋势分析

我国近年来一直实行积极财政政策和稳健的货币政策,主要通过扩大内需来推动经济增长,这几年经济的快速增长也充分证明了我国所采取的宏观调控政策取得了很大的成效。到目前为止,财政政策仍然还是通过扩大内需来实现其调控作用,并逐步提高消费在GDP中的比重,形成消费和投资增长对经济的双重拉动。本文主要通过分析近年来国内居民消费结构及趋势,从而提出相应的政策建议,以便更为合理地引导消费,更好地发挥消费对经济增长的贡献。     

基于数据挖掘的保险公司客户细分研究

文章针对A保险公司的客户数据,首先选取客户的细分指标,然后进行数据预处理,进而利用两步聚类方法建立模型,最后利用模型进行数据分析。实证分析结果表明,客户被分为三类,第一类为职业风险高,收入居中并且投保金额高的男性,第二类为职业风险低,收入较高且投保金额居中的女性,第三类为职业风险较低,收入较低并且投保金额低的女性。为保险公司实现精准营销提供了辅助决策依据。     

基于数据挖掘的客户忠诚度的预测与实现

客户忠诚度对企业效益有巨大的影响。本文在构建客户行为评价指标的基础上,采用神经网络算法,对客户忠诚度进行了分析和评价,并实现了客户忠诚度评价和预测的完整数据挖掘流程。     

经济增长与进口贸易行业的实证分析

以国家统计局发布的1995—2011年度统计数据为基础，实证分析了我国进口贸易与经济增长之间的互动关系。结果表明：1．我国进口贸易与经济增长之间存在着互为因果关系；2．1995—2011年我国经济增长对进口贸易行业有较强的促进作用，每增加1个单位GDP将增加个0．20024单位进口量。     

数据挖掘在客户流失分析中的应用

数据挖掘技术为商业企业辨析客户价值提供了重要支撑,本文通过对商业企业中数据挖掘的价值分析,探讨了如何保持客户资源,减少客户流失的问题。     

客户忠诚对企业客户价值影响度分析

本文首先对客户忠诚和客户价值理论进行分析,引入客户终生价值的概念及其公式模型;接着对客户忠诚对企业客户价值的影响进行了系统的分析;最后,就如何提高客户忠诚的途径提出了相应的建议。     

利用数据挖掘实现管理客户关系中的客户分类

随着信息技术的不断发展,电子商务正在改变企业、家庭以及个人的管理和生活方式。在这种新兴的商务方式下,企业的客户管理将产生很大的变化。本文在分析客户关系管理关系的基础上,通过对决策树方法用于公司客户群体分类的具体分析,进一步明确数据挖掘在客户关系管理中的重要性。     

国内城镇居民旅游消费支出的计量经济分析

本文运用Eviews软件利用简单最小二乘估计法对1994-2011这十年我国城镇居民的人均旅游消费支出及其影响因素用进行了实证分析,对我国的旅游消费出谋划策。     

基于数据挖掘技术的客户获取分析

本文介绍了客户获取的概念,并对数据挖掘的概念做了简要说明,最后着重介绍了如何利用数据挖掘技术做客户获取分析的过程。     

基于K-means算法的数据挖掘与客户细分研究

本文主要利用企业历史数据,利用机器学习中的K-means算法结合客户关系管理理论中比较认可的客户细分模型RFM模型,进行客户细分研究。     

CPI与居民收入差距的实证分析

本文利用1990-2009年的时间序列数据，运用偏最小二乘法，建立模型确定CPI波动与GDP增长指数、M2增长率、美元外汇储备、原材料燃料动力购进价格指数、美元兑人民币汇率、第一产业占GDP比重、第二产业占GDP比重之间的函数关系。并证实了我国居民收入差距不是推动CPI波动的显著巨因素。     

用C＋＋实现数值似合与逼近算法

本文主要阐述了数值似合与逼近算法中的最小二乘曲线拟合算法的思想，利用C＋＋语言程序实现该算法的代码及运行结果。     

产权性质视角下的银行业审计质量与经济利益关系研究——基于偏最小二乘法的估计

以中国2001—2010年A股上市商业银行为研究样本,运用偏最小二乘法,检验不同产权性质的商业银行支付给审计师的经济利益与审计质量的关联性。研究发现:相对于非政府控制的上市银行,政府控制的上市银行支付给审计师的经济利益越大,盈余管理幅度越高;在为政府控制银行提供业务的过程中,银行给予审计师的经济利益过高,导致审计师未能有效地抑制银行的盈余管理行为,审计质量受损,而在为非政府控制的上市银行提供业务情形中,审计质量并未随着经济利益的增加而降低。     

我国税收增长与经济增长关系的实证分析

税收增长与经济增长之间是相互促进的,经济的增长是税收增长的源泉。     

客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析

本文主要研究客户关系管理中的客户细分的数据挖掘,对客户关系管理、客户细分以及数据挖掘的内涵与相关理论进行了认真学习,并对客户细分的数据挖掘方法进行了研究,为以客户关系为中心的企业管理模式提供了技术支持。