一种基于RFM模型数据挖掘处理双阶段客户关联分类方法

作     者：杨彬 

作者机构：西安交通大学经济与金融学院西安710061 

出 版 物：《统计与决策》 (Statistics & Decision)

年 卷 期：2015年第31卷第7期

页      码：77-79页

摘      要：通常情况下,商业银行的数据库大多采用多维度的设计方式,这使得对客户信息提取和客户分类关联分析工作繁琐而复杂,导致目前尚缺乏符合商业银行业务实际、具有较强操作性的分析模型。在这种情况下,文章提出了一种运用RFM模型数据处理,结合K-Means算法和关联规则挖掘Apriori算法进行双阶段客户关联分类方法,具有较强的实践性。

主 题 词：商业银行 客户识别 数据挖掘 K-Means算法 Apriori算法 

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 020204[020204] 

核心收录：

D　O　I：10.13546/j.cnki.tjyjc.2015.07.022

馆 藏 号：203474471...