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基于数据挖掘的建设银行客户关系管理系统优化与实践的开题报告
部分一：选题背景及研究意义
随着信息化技术的飞速发展，金融行业客户关系管理逐渐成为金融企业的重要发展方向之一。传统的客户关系管理方式已经无法满足行业发展的需求，需要借助数据挖掘技术来实现客户管理的效率和精细化。
建设银行是一家全国性大型商业银行，客户数量众多，不同客户具有不同的需求和行为特征。如何通过数据分析来优化客户关系管理，提高客户满意度和忠诚度，已成为建设银行所面临的一个重要问题。本研究旨在通过数据挖掘技术来实现建设银行客户关系管理的优化，提高银行的市场竞争力和盈利能力。
部分二：研究内容
本研究拟从以下几个方面进行探究：
1.建设银行客户关系管理系统现状研究：本文将介绍建设银行现有的客户关系管理系统，分析其存在的问题和不足之处，并提出改进意见。
2.建设银行客户行为数据收集与处理：通过对建设银行客户相关的历史数据进行收集和处理，建立建设银行客户关系管理数据仓库。
3.基于数据挖掘的建设银行客户价值识别和分类研究：通过数据挖掘技术对建设银行客户数据进行价值识别和分类，包括客户分群、客户价值评估等方面。
4.建设银行客户关系管理系统优化方案设计：通过对建设银行现有客户关系管理系统存在的问题和不足之处的分析，提出客户关系管理系统的优化方案。
5.建设银行客户关系管理系统优化与实践：在研究的基础上，将建设银行客户关系管理系统优化方案进行实践验证，并对实践结果进行分析和总结。
部分三：研究方法
本研究将采用以下几种方法：
1.文献综述法：对于建设银行现有的客户关系管理系统及数据挖掘技术在客户关系管理方面的应用进行相关文献的调研和归纳，以建立理论基础和研究框架。
2.数据收集和处理法：通过建设银行现有客户关系管理系统，收集数据并加工处理，以建立客户关系管理数据仓库，并为后续数据挖掘提供数据基础。
3.数据挖掘分析法：根据客户数据分析需求，建立建设银行客户数据模型，运用数据挖掘的方法，分析客户群体、行为特征等方面的数据，进一步识别客户的价值和分类。
4.方案设计和实践验证法：根据数据分析结果，提出建设银行客户关系管理系统的优化方案，并在实践中进行验证。验证结果需要进行评估和总结。
部分四：研究进度和计划
本研究分为以下几个阶段：
1.阅读相关文献和资料，构建研究框架，制定研究计划，完成研究报告的撰写，预计用时两个月。
2.收集建设银行客户数据，建立客户关系管理数据仓库，并对数据进行加工处理，确定客户行为指标，预计用时三个月。
3.对数据进行挖掘和分析，包括客户分群、客户价值评估等方面，并根据分析结果进行方案设计，预计用时四个月。
4.在建设银行客户关系管理系统中验证和实践优化方案，并进行实验结果的评估和总结，预计用时三个月。
总计研究时间大约为一年。