商业银行客户关系管理中的数据挖掘应用

数据挖掘在商业银行客户关系管理中的应用研究(2014年)

基于数据挖掘的商业银行客户关系管理 在数据时代，数据挖掘技术为商业银行客户关系管理带来了新的契机。该研究从客户关系管理的基本原理出发，结合商业银行的特殊性，探讨了数据挖掘在商业银行客户关系管理系统中的应用。

数据挖掘 17 2024-04-30

银行客户关系管理中的数据仓库与数据挖掘技术

数据仓库集中存储银行客户数据，而数据挖掘技术则分析这些数据，发现隐藏的模式和趋势。这些技术相结合，有助于银行提升客户关系管理能力，从而改善客户体验并提高利润。

DB2 21 2024-05-20

商业银行中数据挖掘技术的应用研究

商业银行中有多种数据挖掘技术的应用方法正在研究中。

数据挖掘 16 2024-07-17

银行业中数据挖掘和客户关系营销的应用

销售管理专家如你所需，一款专注于银行业中数据挖掘和客户关系营销的学习参考工具。该文档详尽介绍了数据挖掘和客户关系营销在银行业的实际应用，是一份高价值的资料。

数据挖掘 12 2024-07-17

金融客户关系管理中数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术在金融客户关系管理中的运用，通过具体案例分析解决实际问题。

数据挖掘 14 2024-07-19

数据挖掘在商业银行应用研究

运用数据挖掘技术，商业银行可挖掘客户数据，分析消费行为，优化营销策略，提升风险管理能力，提高运营效率。

数据挖掘 14 2024-05-20

数据挖掘在客户关系管理系统中的应用

通过建立客户关系管理系统，企业可以有效管理客户关系。数据挖掘技术的应用，使系统能够分析客户数据，识别客户需求和行为模式，从而制定个性化的营销策略和提供更好的客户服务。

数据挖掘 23 2024-04-30

数据挖掘在企业客户关系管理中的创新应用

随着信息技术的飞速发展，客户关系管理（CRM）已经成为企业提升竞争力的重要策略。本论文深入探讨了如何利用数据挖掘技术优化CRM系统，提高客户满意度和忠诚度，为企业创造更多利润。论文的研究背景是全球化市场竞争加剧，企业需更加精细化地管理客户资源以保持竞争优势。数据挖掘技术在CRM中的应用，如客户需求理解、市场趋势预测和个性化营销策略制定等方面，具有重大价值。通过分析国内外CRM和数据挖掘的研究现状，论文找出了两者结合的有效途径，为企业提供决策支持。

数据挖掘 10 2024-09-14

商业银行IT系统中的数据仓库应用

商业银行IT系统中的数据仓库涵盖了数据的抽取、存储和管理、以及数据的分析和展现三个关键技术层面。数据抽取层负责ETL过程的设计和实施，确保数据加载和更新。存储和管理层采用ODS-DW结构，支持多维查询和包括业务数据和元数据的稳定存储。数据分析和展现层提供OLAP和数据挖掘技术，利用人工智能和统计分析发现并预测隐藏在历史数据中的规律。

数据挖掘 11 2024-09-13