银行客户数 据分析 2007-09-01 1背景 数据客户 群服务 盈利 商业银 行拥 有大量的个人客户 交易数据、个人客 户 服务 数据和个人客户 基本资 料数据。在这 些海 量数据中，隐 藏着大量的有价值 的客户 信息。运用 数据挖掘中的聚类 分析技术 可以从这 些数据集中提 取客户 的分类 知识 。聚类 分析技术 可以将性质 、 特征近似的数据对 象归 属在相同的群集中。商业银 行可以利用此技术 分辨出能有效为 之服务 的最有价 值 的客户 ，为 他们 提供更为 个性化的服务 ，从而 影响相关的客户 行为 并最终 达到提高盈利的目的。 2数据集 客户数 据集包含10,000 条客户数 据 包含有31 个特征( 属性), 分别为 : Bank No( 银 行代码 ，其值 有：004,024,077 等) Account num( 账户 代码) Short Name( 客户 名字) First Contact Date( 第一次接触日期) account open date( 账户 开户 日期) account balance( 账户 当前余额) account low balanc
