【摘 要】
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研究银行客户在使用银行软件产品时产生的行为数据规律,通过数据分析,发现客户行为规律并将其进行归类。由于面对大量客户行为数据,通过人为观察无法根据客户行为进行系统分
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研究银行客户在使用银行软件产品时产生的行为数据规律,通过数据分析,发现客户行为规律并将其进行归类。由于面对大量客户行为数据,通过人为观察无法根据客户行为进行系统分类,经过算法对比,决定采用K均值聚类算法对数据进行聚类分析。经过K均值聚类算法分析之后形成的行为类别,可进一步完善客户在银行的客户画像系统,便于银行有针对性的进行精准营销和行为预测。文章采用某银行手机App中预先设置的客户行为埋点数据作为实验数据,通过K均值聚类分析,将海量客户行为数据归为若干特征类型,将同类型行为特征的客户设置为一类标签,为后续银行决策者提供有效的营销参考,可提升银行服务品质和客户商业价值。
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