金融流失客户挖掘：K-MEANS聚类与关联规则的应用

"这篇计算机研究文章探讨了基于K-MEANS聚类和关联模型的金融流失客户挖掘模型。研究背景是金融银行业在面临经济全球化和网络大数据时代的挑战时，遇到了客户流失的问题。数据挖掘技术因此变得至关重要，因为它可以帮助银行从大量数据中提取有价值的信息，以支持精细化管理和决策制定。" 在金融银行业，数据挖掘技术如K-MEANS聚类和关联规则被用于客户流失分析。K-MEANS是一种无监督学习方法，常用于将数据集分割成多个类别或群组，它通过计算和调整对象之间的距离来确定最优的分类。在本研究中，K-MEANS被用来对客户进行分组，识别出具有相似行为特征的流失客户群体。 关联规则则是一种发现数据集中不同项之间隐藏的有趣关系的方法，例如“如果客户购买了商品A，那么他们很可能也会购买商品B”。在金融领域，这可以转化为发现导致客户流失的行为模式或先决条件。通过这些规则，银行可以预测哪些客户可能流失，并采取针对性的营销策略来防止这种情况发生。 论文详细描述了数据挖掘在预测客户流失全生命周期中的应用，包括数据获取、预处理、模型建立、结果分析和反馈评估。研究使用真实商业银行的数据仓库，借助R语言进行建模，以验证K-MEANS聚类和关联规则在实际中的效果。通过这种方式，研究不仅构建了流失客户模型，还提出了一个数据驱动的客户管理营销体系，以提升银行的市场竞争力。 关键词的“k-means”指代本文使用的聚类算法，“关联规则”强调了寻找数据间联系的重要性，“数据挖掘”是整个研究的基础工具，“金融流失客户”是研究的核心问题。该研究旨在为金融银行业提供一种有效的客户流失预测和管理策略，以应对大数据时代的挑战。