CRM系統：聚類算法在證券公司CRM 中的應用
聚類算法在證券公司CRM 中的應用
王荇 鄭成增
(常州工學院計算機信息工程學院,江蘇常州213002)
摘要:將聚類分析技術應用于客戶關系管理可以有效實現客戶細分,改善客戶關系。文章使用層次
凝聚法和K - m eans算法實現了客戶的自動聚類,并且在權衡算法效率和聚類精度的基礎之上提出了
改進的聚類距離公式和K - m eans算法。
關鍵詞:聚類算法;客戶細分;層次凝聚法; K - m eans算法
中圖分類號: TP311. 132. 3 文獻標識碼: A 文章編號: 1671 - 0436 (2008) 04 - 0059 - 04
0 引言
企業要在瞬息萬變的市場環境中立于不敗之
地,就必須依托現代化的管理思想和管理手段。
因此,越來越多的企業轉向以客戶為中心進行生
產銷售和管理,客戶關系管理(Cus tom e r Rela tion2
ship M anagem ent,以下簡稱CRM )應運而生[ 1 ] 。
隨著證券市場的日益規范, 證券公司之間的
競爭加劇,傭金的浮動制使得證券公司經紀業務
的競爭越發激烈,因而提高客戶質量,提供及時準
確的情況分析變得更加重要。而證券公司實現電
子化較早,在多年的經營過程中積累了大量寶貴
的歷史數據[ 2 ] 。如何充分利用這些數據并提取有
效信息,使人們有能力最終認識數據的真正價值?
數據挖掘作為有效手段得到了廣泛的應用,而其
中聚類算法的研究開展得比較積極。
1 算法介紹
聚類是指在預先不知道目標數據對象究竟有
多少類的情況下,將所有對象分組變成多個簇,使
同一個簇中的對象具有較高的相似性,而不同簇
中的對象具有較大的相異性。這樣, 每一簇中的
成員都可以被統一看待。通過聚類, 人們能夠識
別密集和稀疏的區域,從而發現全局的分布模式
以及數據屬性間的關系[ 3 ] 。
聚類過程的實質是尋找聚類目標函數最優解
的優化過程。層次凝聚法是將數據對象在不同階
段組成不同粒度的簇,并在簇的分裂和合并過程中
不斷改善聚類的效果,以達到逐步求精的目的[ 4 ] 。
K - m eans算法是對N個數據對象給出K個
劃分,通過迭代把數據對象劃分到不同的簇中,使
簇內部對象之間的相似度很大,而簇之間對象的
相似度很小,相似度的計算根據一個簇中對象的
平均值來進行。其核心思想是:給定一個包含n
個數據對象的數據庫,以及要生成的簇的數目K,
隨機選取K個對象作為初始的K個聚類中心,然
后計算剩余各個樣本到每一個聚類中心的距離,
把該樣本歸到離它最近的那個聚類中心所在的
類,對調整后的新類使用平均值的方法計算新的
聚類中心,如果相鄰兩次的聚類中心沒有任何變
化,說明樣本調整結束且聚類平均誤差準則函數
E已經收斂[ 5 ] 。
2 算法應用
211 實例目標
文章運用層次凝聚法與K - m eans算法對某
證券公司柜面系統中的2007年客戶歷史交易數
據進行聚類分析,提出了一種對聚類的評價方法,
并基于該評價方法對K - m eans 算法進行了改
進,達到客戶細分的目的。公司可以根據客戶特
征采取不同的服務策略,例如,對貢獻大的客戶采
取相應的政策照顧,或將某些行為類似的貢獻較
低的客戶發展為貢獻較高的客戶。
212 數據準備
在證券公司的日常運營實踐中,客戶屬性一般
包括靜態屬性和動態屬性兩種。靜態屬性是客戶
的一些自然屬性(如性別、年齡、職業等) ,往往與實
際操作者不符,沒有采集意義。動態屬性是指與客
戶交易行為相關的屬性, 主要包括: 資金規模
(ZJGM ) ,手續費收入(SXFSR) ,息差收入(XCSR)
和操作頻率(CZPL ) 。客戶動態屬性體現了客戶對
證券公司的價值和貢獻度,是進行數據挖掘的主要
對象。數據挖掘對數據的要求非常嚴格,因此基本
上60%的時間都用在數據準備上。
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