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银行个人客户关系管理系统的数据整合与数据挖掘研究的中期报告
本报告介绍了银行个人客户关系管理系统的数据整合与数据挖掘研究的中期进展情况。
一、问题描述
银行个人客户关系管理系统需要整合来自不同业务部门的客户数据，同时利用数据挖掘技术对客户行为进行分析，以提高营销效果和客户满意度。具体问题描述如下：
1.数据整合问题：银行业务部门使用不同的信息系统，每个系统中都有客户信息，如何将这些信息整合到一个系统中，并确保数据的准确性和完整性？
2.数据挖掘问题：如何利用数据挖掘技术对客户行为进行分析，如何确定分析的指标和模型，以达到提高营销效果和客户满意度的目的？
二、研究方法
本研究采用以下方法：
1.数据整合：采用数据集成和数据清洗技术，将来自不同业务部门的客户数据整合到一个客户关系管理系统中。数据集成主要通过ETL工具实现，数据清洗主要通过人工和自动化方法进行。
2.数据挖掘：采用数据分类和关联规则挖掘方法，对客户行为进行分析。具体采用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、Apriori算法等。
三、研究进展
本研究已完成客户数据整合方案的设计和实施，将数据整合到一个客户关系管理系统中，并通过数据清洗方法确保数据的准确性和完整性。同时，已初步确定了数据挖掘的指标和模型，对客户行为进行分类和关联规则挖掘的实验也已经开始。
四、下一步工作
接下来的工作包括：
1.进行数据挖掘实验，分析客户行为并确定提高营销效果和客户满意度的措施；
2.优化数据整合方案，进一步确保数据的准确性和完整性；
3.完善研究成果，进行总结和推广。