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《天津师范大学》 2010年
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基于混合数据的证券客户聚类研究

肖聪  
【摘要】: 在当今激烈竞争的商业环境中,客户已成为企业最重要的资产,谁把握了客户谁就拥有了市场。保持客户、吸引客户和充分发掘客户的盈收潜力是企业提高核心竞争力的关键。在证券行业也是如此。如何能更好地了解客户的特点和需求,设计满足客户需求的有效产品和服务,提高客户的收益和满意度,是证券业客户关系管理的关键所在。而客户细分策略就是他们赢得客户的最好基础。 数据挖掘技术是一种新的商业信息处理技术,能够帮助企业根据客户的内在和外在属性、及客户的消费行为特征对其分类,从而为不同类别的客户提供针对性的产品和服务。而聚类分析是该领域的核心技术和非常活跃的研究方向。聚类就是按照事物的属性特征把事物聚集成若干簇,使同一簇内的数据对象之间具有较高的相似性,而不同簇之间的数据对象相似度较低。 本文在对客户细分理论和聚类分析理论进行阐述的基础上,对传统的K-means算法在距离的计算和初始点的选择上进行了改进,然后利用证券客户数据进行了实证研究,聚类结果比较理想,而且计算时间大大缩减。在论文的最后还针对不同的证券客户给出不同的营销建议。
【学位授予单位】:天津师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F274;F830.9

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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