证券业CRM中的数据挖掘应用提升策略与案例研究

随着中国证券市场的发展和竞争加剧，客户关系管理（CRM）作为提升企业竞争力的关键策略，被越来越多的证券公司所重视。本研究论文《数据挖掘在证券业CRM中的应用研究》由西安电子科技大学的李君锋撰写，硕士学位论文探讨了数据挖掘技术在证券业CRM中的具体应用。 首先，论文概述了数据挖掘的基本概念，这是一种从大量数据中提取有价值信息和知识的过程，通过对历史数据的分析和模式识别，为决策制定提供依据。在金融证券行业中，CRM系统通常局限于基础的信息查询和统计，无法充分挖掘隐藏在数据背后的商业价值。 接着，作者分析了证券业CRM系统的核心功能，包括市场营销策略的制定、新客户的获取、现有客户的维护、精细化客户分类、盈利能力评估以及风险控制等。数据挖掘在这个过程中扮演了至关重要的角色，能够帮助券商洞察客户需求，个性化服务，以及提前发现潜在风险。 论文详细阐述了数据挖掘的工作流程，特别关注数据仓库的构建，这是数据挖掘的基础，它整合了来自不同源的证券业务数据，提供了统一的数据视图。对于大规模的证券数据，聚类分析是常用的方法之一，作者深入研究了如何利用聚类算法进行客户细分，如改进的K-means算法，旨在提高数据处理效率和细分结果的准确性。 以某证券公司的实际案例为背景，论文展示了数据挖掘的具体应用过程，从目标设定、数据预处理、数据仓库建设、算法实施到结果分析和策略建议。作者选取了2008年该营业部的详细数据，通过数据挖掘工具和技术，实现了对客户群体的深度分析，并据此提出了针对性的营销策略。 关键词“客户关系管理”、“数据挖掘”、“聚类算法”和“证券CRM”贯穿全文，突出了研究的核心内容。这篇论文不仅理论性强，而且实践性突出，为证券业如何有效运用数据挖掘技术优化CRM系统提供了有价值的参考和实践指导。通过此研究，证券公司可以更好地理解客户行为，提升服务质量，从而在激烈的市场竞争中取得优势。