基于数据挖掘的邮储银行卡客户细分研究的任务书.docx

基于数据挖掘的邮储银行卡客户细分研究的任务书
一、研究背景及意义
随着互联网的快速发展，各项金融服务也早已融入数字化时代，而银行业则是其中发展最为迅猛的行业之一。邮储银行作为我国邮政体系结合银行业务的金融机构，一直致力于为广大客户提供优质便捷的金融服务。然而，随着银行业竞争越来越激烈，邮储银行需要更好地了解自己客户的需求，为客户提供定制化的金融服务，提高客户满意度和忠诚度，从而在竞争中占据优势地位。
邮储银行目前面临的问题是，客户数量庞大，客户之间的差异性也比较明显，需要将客户先行划分成若干子群体，对不同子群体的特殊需求进行细致的研究分析，从而为客户提供更为专业、精细的金融服务。因此，本文旨在利用数据挖掘技术，调用邮储银行客户的各项数据，对客户进行细致的分类，为邮储银行提供有效的客户分类方案，为更好地满足客户需求提供科学依据。
二、研究目标
1.建立邮储银行客户的分类模型。
2.基于分类模型的结果，将客户分成若干个子群体。
3.分析各个子群体的客户需求、特征以及行为特征，为该银行提供更为贴近实际需求的金融服务。
三、研究内容
本文利用数据挖掘方法，分为以下几个部分进行研究：
1.数据收集
首先，需要收集邮储银行客户的各项数据，这些数据包括但不限于客户的个人信息、账户信息、交易记录等。这些数据可以通过银行内部系统进行收集，也可以通过银行的网站、APP等途径进行收集。
2.数据预处理
在对数据进行分类前，需要对数据进行预处理，包括但不限于数据清洗、数据缺失值处理等。数据清洗是指通过去除重复数据、异常值等方法，保证数据的可靠性和准确性。数据缺失值处理则是通过各种数据填充、插补等方法，处理缺失的数据，使得数据具有较为完整的特征信息。
3.特征选择
在进行数据分类之前，需要对客户数据特征信息进行筛选和选择，从而挖掘出对分类结果影响最大的相关特征，减少对无关特征的分析和计算，提高分类的准确性和效率。
4.模型建立和分类
基于特征选择，应用数据挖掘的分类算法，如决策树、聚类等进行数据分类，将客户分为若干个子群体。在进行客户分类时，可以利用监督学习、非监督学习等方法，分别建立分类模型，从而对客户进行分群。
5.分析子群体需求、特征以及行为特征
在细分出各个子群体后，需要对每个子群组进行细致的分析，了解各个子群体客户的差异性，并提取出其特征以及行为习惯，从而给出科学的金融服务建议。
四、研究意义
客户细分研究对邮储银行具有重要的战略意义。一方面，利用数据挖掘技术，将客户分为若干子群体，可以充分了解各个客户群体的需求特征、行为特征等，提高邮储银行金融服务的针对性和实用性，从而促进客户满意度的提升。另一方面，客户细分研究可以为邮储银行提供科学的市场决策依据，制定更为符合客户需求的金融产品和服务方案，全方位提高邮储银行的核心竞争力。
五、论文结构
本文将分为以下几个部分进行论述：
第一章：绪论
本章主要介绍研究背景、目标、意义、以及研究内容。
第二章：相关理论和方法
本章主要介绍数据挖掘的相关理论和方法，包括数据预处理、特征选择、分类算法等。
第三章：邮储银行客户细分研究的实现
本章主要介绍利用数据挖掘技术分析邮储银行客户的分类研究方法实现。
第四章：邮储银行客户细分的数据分析
本章主要介绍对邮储银行客户细分结果进行数据分析的过程和方法。
第五章：结论与展望
本章主要对全文进行总结，提出研究展望。