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一种基于RFM模型数据挖掘处理双阶段客户关联分类方法
被引量：
9
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作者
杨彬
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第7期77-79,共3页
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...
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。
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关键词
商业
银行
客户识别
数据
挖掘
K-MEANS
算法
apriori
算法
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职称材料
题名
一种基于RFM模型数据挖掘处理双阶段客户关联分类方法
被引量：
9
1
作者
杨彬
机构
西安交通大学经济与金融学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015年第7期77-79,共3页
文摘
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。
关键词
商业
银行
客户识别
数据
挖掘
K-MEANS
算法
apriori
算法
分类号
F830.3 [经济管理—金融学]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于RFM模型数据挖掘处理双阶段客户关联分类方法
杨彬
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2015
9
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