数据挖掘在商业银行信用卡中的应用研究

随着信息技术的不断发展，各行业的数据规模也不断扩大，与此同时，数据挖掘技术不断成熟并逐渐向领域应用方向发展。随着信用卡业务的快速拓展，数据挖掘技术应用于信用卡数据分析将成为一种必然的趋势。本文通过深入了解信用卡的领域知识以及对数据挖掘技术的学习研究，详细分析了银行信用卡应用数据挖掘技术的需求。探讨了银行信用卡管理在市场开拓和客户维护、风险控制、以及获利分析三个方面所需应用的数据挖掘模型（已经帮你改过）。最后，根据中国银行湖南省分行在信用卡业务发面存在的问题，做了基于数据挖掘的中国银行湖南省分行信用卡管理系统解决方案设计，其中详细分析了客户信用风险分析模型——logistic回归分析，决策树挖掘模型——挖掘优秀客户，CHA ID ——顾客消费特性分析的具体实现，并对该系统进行了客观的评价。
目 录
摘 要 i
Abstract ii
前 言 iii
第1章 信用卡业务及数据挖掘概述 1
1.1 信用卡业务概述 1
1.1.1 信用卡的定义和类型 1
1.1.2 信用卡的功能与优势 1
1.1.3 我国信用卡业务的现状及存在的问题与对策 2
1.2 数据挖掘技术概述 4
1.2.1 数据挖掘的定义及含义 4
1.2.2 数据挖掘基本功能 5
1.2.3 数据挖掘基本过程和主要步骤 6
1.2.4 据挖掘技术的应用现状与前景 7
第2章 银行信用卡应用数据挖掘技术的需求分析 8
2.1 数据挖掘应用于信用卡业务的优势 8
2.1.1 数据挖掘解决的典型问题 8
2.1.2 数据挖掘的优势 8
2.1.3 信用卡业务引入数据挖掘的现实意义 9
2.2 数据挖掘应用于信用卡业务的领域 10
2.2.1 对银行客户关系进行管理 10
2.2.2 风险预测与控制 11
2.2.3 信用评估与信用决策 12
第3章 银行信用卡应用数据挖掘的关键技术研究 13
3.1 数据挖掘技术在银行信用卡应用中的主要模型分析 13
3.1.1 市场开拓和客户维护方面 13
3.1.2 风险控制方面 15
3.1.3 获利分析方面 17
3.2 基于数据挖掘的银行信用卡管理系统的功能结构分析 18
第4章 基于数据挖掘的中国银行湖南省分行信用卡管理系统解决方案设计 20
4.1 系统需求分析 20
4.1.1 背景分析 20
4.1.2 信用卡管理系统的必要性 20
4.2 系统总体设计 21
4.2.1 系统架构 21
4.2.2 系统总体设计 21
4.3 系统编码设计 22
4.3.1 编码原则 22
4.3.2 编码设计 23
4.3.3 编码表 24
4.4 系统数据库设计 25
4.5 具体研究过程 27
4.6 基于数据挖掘的中国银行湖南省分行信用卡管理系统典型模型设计 27
4.6.1 客户信用风险分析模型——logisitic回归分析 27
4.6.2 决策树挖掘模型——挖掘优秀持卡人和优秀商户 31
4.6.3 CHA ID ——顾客消费特性分析 32
4.7 系统评价及建议 34
结 束 语 36
参考文献 37