一、银行业建立数据仓库的方法和可能存在的问题（论文文献综述）
崔晓雯[1]（2021）在《A银行客户关系管理系统改进研究》文中研究说明近年来中国经济得到了全面的发展,而这些成就需要大量的资金作为支撑,正是国内的银行业为国家的高速发展提供了源源不断动力。伴随着互联网金融的迅速崛起,国内银行业的经营模式也发生了翻天覆地的变化,这也使得整个银行业的竞争越来越激烈,任何一家银行要想在严峻的市场环境下生存与发展,都需要进行创新和改革,尤其是从传统的以产品为中心的竞争模式向以客户为中心的形态转变。对于银行而言,客户就是其生命线,具有举足轻重的地位。拥有更多有价值的客户,就能在市场上立于不败之地,已经成为当今银行业发展过程中铁一般的定律。巩固和发展客户关系,提高客户满意度,使银行与客户价值最大化,是国内银行业共同的目标,因此客户关系管理已经成为整个行业关注的焦点。近年来,A银行客户数量随着A银行规模的不断增加而持续提升,因此如何更好地维护好客户关系已经成为A银行未来战略目标实现必须解决的重要问题。本文研究主体将以A银行客户关系管理系统的改进为研究内容,首先阐述论文的研究目的及研究意义,随后介绍客户关系管理的概念与相关理论、客户关系管理系统国内外研究情况和在银行中的应用;其次针对A银行当前客户关系管理系统应用现状展开深入研究,找到造成目前客户关系管理系统出现问题的根本原因所在;最后论文将结合A银行的实际客户管理情况,对目前的客户关系管理系统进行完善和改进,从信息的收集与分享、客户信息挖掘、系统需求与功能匹配、对客户服务决策等多个维度进行系统升级,彻底帮助A银行摆脱客户关系管理系统失效带来的困扰和问题。从而真正做到实现客户信息数据共享,打破各部门、各条线的壁垒,优化组织架构。与此同时论文还将为A银行实现客户关系管理系统改进设计更加精准的保障措施,确保相关建议和对策能够平稳落地。通过本论文的研究不仅能够有效地解决A银行实现客户关系管理系统出现的问题,而且还可以实现客户全生命周期管理,提高A银行的客户关系管理水平,进而提高A银行的核心竞争力和盈利水平。更重要的是论文的研究结论还能被国内其他兄弟银行所借鉴,用于消除客户管理系统中存在的类似隐患。
张凯[2]（2020）在《基于兰州银行客户关系管理的大数据分析平台构建研究》文中研究表明在云计算、大数据、人工智能技术、区块链技术、互联网金融快速发展的环境下,商业银行传统营销的不足日益突显。营销决策,尤其是客户关系管理依赖于经验而不是数据,信息不对称、广撒网的粗放模式使得营销成本很高。风险防范方面,伴随着客户范围的不断扩大、传统以人工干预、现场检查为核心的风险防范和应对模型,从成本和反应速度上来说都无法适应新格局的需求。商业银行的数据挖掘技术是一种全新的信息处理手段,其关键技术是对海量数据进行批量加工、转换和模型化处理,从中筛选出有价值的数据。一方面,可以通过客户数据分析中客户的行为偏好、财务状况、资产结构、收入结构等,实现客户分层和客户视图创建,有效实施客户资源细分和客户精准营销;另一方面,通过整合银行内外部数据以构造更完整的客户画像,从而进行更为精准的风险管理,实现客户异常信息的自动抓取、监测和预警。本文将立足于兰州银行现阶段客户关系管理方面的发展现状及存在的问题,充分运用大数据资源,制定出符合兰州银行实际情况的客户关系管理体系。本文基于大数据、客户关系价值理论和客户关系营销理论,将大数据技术运用到客户关系管理中,构建以客户标签体系为基础,以机器学习模型为支撑的客户关系管理系统。依托该系统从真正意义上实现差异化的精准营销和智能化的风险信息预警,为兰州银行提升盈利能力,拓展业务结构,提高风险管控水平,增强核心竞争力提供保障。
张烨[3]（2020）在《天津租界区近代银行建筑研究》文中研究表明近代天津凭借优越的地理位置和便利的交通条件,自开埠后便迅速成为华北的经济中心。19世纪80年代以后,外国列强纷纷在此设立银行,到20世纪初,中资银行也逐渐崛起,在津成立或设置分行,最多时天津的各类银行数量高达180余家,成为北方的金融中心。这些银行绝大多数位于租界区内,建筑位置相对集中,造型各异,从最初的殖民地外廊式到古典复兴主义、折衷主义、巴洛克和洛可可风格等典型西方样式,再到新艺术运动、装饰艺术运动等现代主义萌芽流派,应有尽有。且绝大多数建筑形态优美、装饰精细,是天津近代建筑遗产的重要类型和组成部分,具有极高的文物价值和实用价值。笔者通过查阅相关历史文献,以文物普查及历年现状调查数据为参考,结合实地调研情况最终确定以现存的30座近代银行建筑作为主要研究对象,同时兼顾部分已消失但可查的近代银行建筑。文章首先梳理了天津近代银行业及其实物载体的发展脉络和现状保存情况,总结出其发展和变化的规律及原因;又从功能构成、平面布局、空间特征、建筑技术、外观风格、立面形式及细部特征七个方面对现存的近代银行建筑做了细致的分析与归纳,最终得出其所具有的往昔价值及当代价值,并从当代天津城市形象、现代银行建筑设计以及现代建筑发展三个方面分析了他们对现今的城市与建筑所产生的影响。本文作为中国近代银行建筑研究体系中的一部分,旨在通过对天津此类建筑的研究,进一步发掘其价值,为今后的保护和利用提供基础。
郭洪洋[4]（2020）在《某银行数据平台的数据治理和建模的研究》文中认为当前,金融行业市场迅速发展,市场竞争在银行间快速展开,并有不断加剧和深化的趋势。尤其在当前的金融背景下,国家对内执行金融去杠杆,回归传统业务的监管政策,对外逐步放开外资银行的权限,使得银行业的竞争更加残酷。伴随着技术水平的不断提升,对社会各个方面的影响越来越大,对银行业的影响尤为突出。某银行为农信体系下的农商行,所有综合业务系统均在省联社统一管理,但是也意识到数据将成为银行的重要资产。所以在省联社同意下发大部分系统数据的前提下,某银行决定加大技术的投入,建立起以大数据为基础的数据平台体系,通过对数据的清洗和加工,完善数据质量管理,建立起一套符合市场发展和自身业务需要的模型体系,让数据真真正正的成为重要资产,为某银行钻研客户需求,寻找业务发展方向,强化自身实力,增强市场竞争力贡献出一份力量。本文的主要目标是解决农商行在面对省里下发数据的情况下,是否要建立数据平台,怎么建立数据平台和怎么用好数据平台的问题。一、分析行内各业务部门对数据的业务需求,明确建立某银行数据平台的目标。在业务需求的指导下,重点了解行业内较为先进的商业银行的数据平台技术架构,学习在数据平台应用方面的先进经验,经过研究和讨论,尝试提出某银行数据平台的架构体系和应用场景。二、在宏观上提出了某银行数据平台的方向后,还需要从微观上钻研建立数据平台的关键技术。结合当前市场上现有的技术情况,对市场上的关键技术进行了深入调研和研究。再次,研究了数据治理的可行性及技术方案。重点研究了数据的清洗与加工时能够使用的各种算法。在处理重复数据的流程中,利用K最邻近算法,解决数据进入数据仓库的过程中的产生的重复问题。最后,在数据应用方面研究了模型建立的方法及实现。在模型建立的过程中主要研究了两种模型,一种是概念模型,一种是逻辑模型。用概念模型来展示业务视角的数据模型,用逻辑模型来展示数据结构的描述。数据应用最终以报表的形式体现给业务部门,在报表工具上研究了市场上比较主要的几种工具。希望能够通过本次研究,为某银行数据平台的统一存储、统一管理、全面运用,提升某银行的数据处理能力,实现数据的全面应用提供帮助。
以娜[5]（2020）在《A商业银行数据治理的思路与实施方式研究》文中研究指明进入21世纪第二个十年,数字经济快速发展,数据已经日益成为经济发展的重要驱动力,数字化转型是企业未来生存发展的必然选择。商业银行也正在通过数字化转型改变传统的经营理念,开始逐渐树立“用数据说话”的数据文化,利用数据资源创新管理,支持精细化管理、差异化服务和实时风险分析,以实现数据资产价值的进一步提升。同时,金融监管机构也对银行数据治理提出了要求。2018年中国银保监会发布《银行业金融机构数据治理指引》,该指引要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴,从全方位、系统化的角度对银行业金融机构的数据进行重塑,通过发挥监管机构的领导作用和从业机构的主观能动性,共同建立健全数据治理长效机制,促进银行转型升级。作为中小型商业银行之一的A商业银行（以下简称A银行）成立于1997年,2018年资产规模突破2600亿元大关,进入世界银行业500强。当前,A银行在外部监管要求和内部业务需求的双重压力下面临数字化转型挑战,对数据资产的质量要求越来越高,对数据资产的应用要求也越来越高,如何利用高质量数据有效实现数据资产价值,成为A银行转型发展的关键内容。A银行通过几年的探索逐渐落实了一些数据治理措施,解决了一些数据问题,但整体而言还缺乏系统性的思路与操作方法,现阶段A银行的数据治理仍不尽如人意,存在数据准确性不高、数据有错漏、数据冗余共享性差、指标数据加工规则不统一这四个主要问题。究其原因,主要源于数据治理体系建设有待完善、数据管理制度规范建设不足、“竖井式”系统建设、缺少数据治理支撑系统、数据人才建设存在不足、尚未真正深入开展数据文化建设等,急需通过进一步的数据治理工作来解决。中科院院士梅宏曾在相关报告中提到,大数据治理“单有技术,没有管制体制和机制也完不成”。可见数据治理不只是技术问题,更是一个管理问题。因此,A银行要进一步做好数据治理工作、提升数据质量,可以站在银行管理视角,参考国内外数据治理方面的理论与成功案例,在数据治理相关理论的基础上,以中国银保监会发布的《银行业金融机构数据治理指引》为参照,形成数据治理的以下思路:（1）首先建设数据治理体系;（2）完善数据治理战略规划和机制;（3）加强数据管理技术规范建设;（4）深化数据应用;（5）加强数据治理工具与数据平台建设。整体而言,即建立一个系统性的商业银行数据治理体系,通过体系内各层次工作的相互配合来开展数据治理工作。在以上数据治理思路的指导下,根据A银行的现实情况,在实操中还可以通过以下三个实施方式开展数据治理工作:一是建立数据整合平台,选取突出业务问题进行试点治理,以点带面打开数据治理工作局面;二是针对A银行社区银行的特色业务数据进行梳理,补充A银行客户信息数据,提升数据应用价值和精准营销能力;三是引入合适的数据治理工具,选取服务过硬的合作商,借助第三方科技力量开展数据治理工作。同时指出在引入数据治理工具、选取合作商的过程中,A银行需要注意以下内容:明确数据治理中银行的定位,充分发挥数据治理组织与人员作用;明确数据治理工具与平台建设需求,避免盲目建设;充分考察合作商实力,有效利用外部技术和管理力量。
杨强光[6]（2020）在《面向商业银行的数据仓库及其复杂即席查询设计与实现》文中提出在金融行业信息化背景下,商业银行面临着创新能力不足、行业标准提升、资产不良率升高、监管力度加强、客户需求多样化、行业竞争激烈等困境,信息化改革是化解商业银行此类困境最快捷高效的手段,数据分析则是信息化改革中至关重要的一步。但是商业银行目前存在数据分散、数据格式不统一、数据集成不高效、数据分析慢等问题,使得数据分析十分困难。本文将对商业银行数据仓库及其复杂即席查询进行研究,解决商业银行数据分析困难的问题,促使商业银行向数据驱动模式转型。首先,设计商业银行数据仓库多维数据模型,利用数据抽取-转换-加载（Extract-Transform-Load,ETL）技术构建银行数据仓库。分析银行现有数据信息,使用可拓分类方法选取银行高价值数据,并设计银行主题域和相应事实表与维度表,建立商业银行数据仓库多维数据模型。设计分布式数据仓库ETL,利用贪婪算法结合优化后的遗传算法和蚁群算法完成ETL任务调度,实现数据仓库中数据的高效、稳定集成其次,在商业银行数据仓库的基础上,设计数据仓库即席查询的计算引擎,实现快速复杂即席查询。采用优度评价方法对现有计算引擎进行筛选,选择Hive和Presto两个计算引擎,利用它们各自的优点进行整合,形成全新的面向商业银行的整合型计算引擎。为了提升计算速度和计算能力,将复杂即席查询语句拆分为多个简单查询。通过构造有向查询图,对有向查询图进行深度优先遍历形成有向生成树,再利用广度优先遍历对有向生成树进行遍历生成中间结果表,将中间结果表存储在虚拟内存文件系统Alluxio中,通过中间结果表得出查询结果,实现数据的复杂即席查询。最后,实现银行复杂即席查询平台系统,证实了商业银行数据仓库及其复杂即席查询研究成果的优越性。通过该系统进行ETL导入性能测试和数据即席查询速度测试,证实了通过本文研究所设计出来的银行数据仓库及其即席查询计算引擎解决了银行数据分散、数据格式不统一、数据分析慢等问题,从而解决了银行数据分析困难的问题,帮助银行实现信息化改革。
王斌[7]（2019）在《大数据背景下商业银行信贷风险管理问题研究》文中提出现代金融体系当中,商业银行是其中的一个重要组成部分,商业银行的主要功能是融资,提供融资的主要方式是信贷业务。因此,在现行的金融体系当中,最重要的风险管理就是商业银行信贷风险管理。自从改革开放以来,我国经济开始腾飞,各种金融产品如雨后春笋般涌现,商业银行信贷活动逐渐增加,商业银行的信贷风险管理变得日益复杂。在传统的思维和方法下,商业银行信贷风险管理主要由信贷人员来完成,依赖于信贷人员的主观经验以及传统定量分析,极大的浪费了资源和人力物力,并且其评估结果不够准确,忽略了一些潜在的风险,无法做到全阶段信贷风险管理。在经济发展和新的信贷环境下,商业银行贷款的种类和数额都剧烈增加,在开展信贷业务时,如果仍采用传统信贷风险管理办法,将不足以应对新的业务要求,不足以应对层出不穷的信贷风险,因此,需要加强商业银行信贷风险管理的探索,找到新的办法和技术手段来应对商业银行信贷风险。随着越来越多的使用和依赖互联网进行工作生活,各式各样的数据快速增长。商业银行本身具有巨大的数据库,拥有自己的信息收集渠道,收集了各种各样的数据,如何更好的分析这些数据、挖掘其中的信息并且利用这些数据,为商业银行的信贷风险管理提出了新的思路,但也提出了新的挑战,利用大数据进行商业银行信贷风险管理,不仅仅是一个单纯的技术问题,还涉及到了数据质量、数据人才培养、数据安全等各方面问题。因此加强商业银行信贷风险管理的研究,具有重要的理论和现实意义。本文研究了大数据背景下商业银行信贷风险管理,首先阐述了选题的背景和意义、综述了国内外相关研究的文献,并且给出了本文的研究内容与研究方案;然后总结了传统的信贷风险管理方法,并且指出其中所存在的问题;再然后本文给出了大数据和信贷风险等基本概念,给出了信贷管理体制和信贷风险管理的基本理论和方法,并且提出了利用大数据理论解决商业银行传统信贷风险管理的问题,指出了利用大数据进行商业银行信贷风险管理的潜在优势和必要性。紧接着本文围绕A银行采用大数据模型所设计的贷款产品的信贷风险管理开展了案例分析,指出了其中的不足。最后本文就如何利用大数据的思维和方法来解决商业银行信贷风险管理中问题,提出了基于大数据进行商业银行风险管理的思路,并且设计了基于大数据进行商业银行信贷风险管理的办法。
易莎[8]（2019）在《基于大数据分析的互联网信贷风险预警研究 ——以Y银行为例》文中认为近年来,互联网信贷行业新经济模式的悄然兴起在为人们生活带来便利的同时,也极大程度地冲击着传统商业银行业的业务模式。传统商业银行为了顺应时代潮流,逐步开始开展互联网信贷业务以迎合时代变革。但众所周知,当前我国信用体系建设并不健全,尤其在互联网信贷行业,传统商业银行对贷款方信用信息的获取和监管更难实施,由此,在开展互联网信贷业务时,亦将面临较大的风险挑战。在大数据时代到来之际,如何利用大数据在互联网信贷业务开展时形成有效风险预警及防控,是传统商业银行正在面临和必须亟待解决的重大课题。本文以传统商业银行Y银行为例,采用文献资料、个案分析、对比分析等科研方法,在广泛浏览各相关研究文献的基础上,根据不同相关理论知识对Y银行在基于大数据下互联网信贷风险预警问题进行研究。分析了该银行当前信贷风险预警的建设现状以及存在的问题,通过对当前互联网信贷典型代表——阿里小贷,以及与Y银行同性质的传统商业银行中互联网信贷风险防控佼佼者——江苏银行两个案例,对其互联网信贷风险预警机制建设的做法进行解析,并结合Y银行的实际发展情况,提出了在大数据分析下的Y银行在开展互联网信贷业务中,其风险预警的建设策略,从而有效地提升该银行的信贷风险预警机制,促进其信贷业务的顺利开展。研究结果显示,Y银行互联网信贷风险预警机制建设当中存在着组织机构不完善,预警流程存在缺陷,预警指标体系不完善以及工作人员素质较低等,在此情况下,Y银行必须要结合新时期技术发展的要求来完善当前信贷风险预警机制,从而提升整体的信贷风险处理能力,另外在研究的过程当中,提出了在大数据基础上建立风险预警的前提是必须要完善相关的风险流程,以及内评应用类系统的建设,提升Y银行业务操作系统的建设以及数据仓库平台的建设,从而为大数据的分析提供相关的硬件支持。另外在进行信贷预警体系建立时,必须要注意Y银行信贷风险的识别以及信贷风险的评估,从而建立行之有效的互联网信贷风险预警机制。
张馨怡[9]（2019）在《中国银行A支行互联网金融创新发展策略研究》文中提出近年来伴随着互联网技术的日新月异,以第三方支付、网络借贷、网络银行等为代表的互联网金融产品正在崛起,人们的消费习惯不断被改变,商业银行传统的经营模式遭受冲击,随即催生了大量的新型金融服务需求,给传统的商业银行带来了巨大的消费市场。在当前经济环境大背景下,传统商业银行应该如何把握时代的机遇从而进一步促进互联网金融业务的积极发展,坚持走可持续化道路,值得深究。本文以笔者所供职的中国银行A支行为例,采用文献研究、案例分析等研究方法,从中国银行及线上金融产品情况、互联网金融对A支行竞争环境和传统业务的影响、影响的原因等方面分析中国互联网金融发展的现状,对A支行在互联网金融发展方面存在的问题进行深刻剖析,并运用SWOT模型对中国银行互联网金融业务的优势、劣势、机遇与挑战进行分析,基于SWOT分析制定创新发展策略,包括强化互联网金融人才培养机制、加快互联网金融数据仓库建设、实施互联网金融市场扩张战略、建立数据技术合作联盟、逐步提升用户互联网金融体验、加大创新机制建设等六个方面,提出如重视移动银行、发展网络融资、推出互联网理财产品、打造开放平台和E社区、推进与电商平台合作等适合A支行发展的实践途径和创新建议,完善实施保障措施。通过本文的研究,希望能够为A支行在互联网金融发展道路中提出新思路,同时也为行业中的其他同业提供可供借鉴的参考与启示。A支行应该发挥自身优势,利用好当前时代的契机,取长补短,挑战自我,完善其身,通过注重人才培养、流程再造、重视客户体验、加强创新机制建设、加强数据管控整合、提高内部管理水平等措施来积极应对互联网金融业务的发展,实现可持续化的发展。
程曦[10]（2015）在《基于数据挖掘的银行客户流失研究与应用》文中提出当前,金融体制改革、互联网金融创新对银行业传统的零售业务构成了越来越大的挑战。在金融产品严重同质化的今天,银行原有客户的忠诚度正逐渐降低,客户流失已成为各商业银行都不得不重视的一个严峻的问题。中国工商银行作为国内最大的国有商业银行,客户流失特别是中高端客户流失的现象也日趋严重。本文从银行业对客户流失管理的研究现状、存在的问题及国内外的应用状况等角度入手,结合笔者在工行多年的工作经验,采用理论研究和实证建模相结合的方法,以数据挖掘和客户关系管理作为理论研究的重点,以该行的部分真实客户数据作为实证研究的背景,运用数据挖掘技术中的决策树模型和LOGISTIC回归模型,重点描述了基于SAS EM挖掘平台客户流失预警模型的建模过程。同时,本文还将此研究结果运用到实际的营销活动中,以该行的两家支行中高端客户的实际交易数据为例,带入模型计算得到每个客户的流失概率,筛选了流失概率前30%的客户,运用该行的精准营销平台进行有针对性地流失挽回营销,结果证明采用该模型进行客户挽留可以将客户的流失率降低近一半。最后,本文根据此次建模过程及后续的营销活动探讨了客户挽留的策略,总结出流失客户挽回及建模过程等几方面的启示,供银行的相关管理者参考。本文的主要研究成果在于:一是构建了客户流失预警模型;二是将此模型运用于实际的客户流失挽回营销活动中;三是证明了采取流失客户挽回措施可以有效降低客户流失率。
二、银行业建立数据仓库的方法和可能存在的问题（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、银行业建立数据仓库的方法和可能存在的问题（论文提纲范文）
（1）A银行客户关系管理系统改进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 2 文献综述及相关理论 |
| 2.1 国内外研究现状及应用 |
| 2.1.1 国内外研究现状 |
| 2.1.2 客户关系管理系统在银行的应用 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 客户关系管理系统概述 |
| 2.2.2 客户生命周期理论 |
| 2.2.3 关系营销理论 |
| 2.2.4 客户满意理论 |
| 3 A银行客户关系管理系统现状与问题分析 |
| 3.1 A银行概况 |
| 3.1.1 A银行介绍 |
| 3.1.2 行业发展背景 |
| 3.2 A银行客户关系管理系统现状 |
| 3.3 A银行客户关系管理系统存在的问题 |
| 3.3.1 系统功能短板明显 |
| 3.3.2 客户信息利用不佳 |
| 3.3.3 客户服务精准度差 |
| 3.3.4 系统管理水平不高 |
| 3.4 A银行客户关系管理系统危机原因分析 |
| 3.4.1 系统功能设计不合理 |
| 3.4.2 信息处理技术已过时 |
| 3.4.3 客户服务能力难达标 |
| 3.4.4 缺少专业维保团队保障 |
| 4 A银行客户关系管理系统改进建议及对策 |
| 4.1 系统改进目标及原则 |
| 4.1.1 系统需求与改进目标 |
| 4.1.2 系统改进原则 |
| 4.2 A银行客户关系管理系统改进建议及对策 |
| 4.2.1 增加全新的系统功能模块 |
| 4.2.2 优化科学的数据处理技术 |
| 4.2.3 扩充必需的客户服务方案 |
| 4.2.4 建立专业的系统维保团队 |
| 5 A银行客户关系管理系统改进保障措施 |
| 5.1 技术保障 |
| 5.1.1 技术研发保障 |
| 5.1.2 技术学习保障 |
| 5.1.3 知识产权保障 |
| 5.2 组织保障 |
| 5.2.1 权责保障 |
| 5.2.2 制度保障 |
| 5.2.3 领导保障 |
| 5.2.4 资金保障 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于兰州银行客户关系管理的大数据分析平台构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 客户关系管理及大数据相关理论 |
| 2.1 客户关系管理相关理论 |
| 2.1.1 客户关系营销理论 |
| 2.1.2 客户关系价值理论 |
| 2.2 大数据相关理论 |
| 2.2.1 数据仓库3NF理论 |
| 2.2.2 神经网络挖掘理论 |
| 2.2.3 数据库营销理论 |
| 第3章 兰州银行客户关系管理现状与问题分析 |
| 3.1 兰州银行简介与客户关系管理现状 |
| 3.1.1 兰州银行简介 |
| 3.1.2 兰州银行客户关系管理现状 |
| 3.2 兰州银行客户关系管理存在的问题及问题产生的原因分析 |
| 3.2.1 兰州银行客户关系管理存在的问题 |
| 3.2.2 兰州银行客户关系管理问题原因分析 |
| 第4章 基于大数据分析平台的兰州银行客户关系管理系统设计与实施 |
| 4.1 行内外数据融合 |
| 4.1.1 数据采集 |
| 4.1.2 数据存储 |
| 4.1.3 数据计算 |
| 4.2 客户标签体系建设 |
| 4.2.1 基础标签 |
| 4.2.2 模型标签 |
| 4.3 客户关系深度挖掘 |
| 4.3.1 客户关系模型 |
| 4.3.2 客户特征模型 |
| 4.4 客户营销价值评估与风险管控 |
| 4.4.1 基于决策树的客户营销评价模型 |
| 4.4.2 基于SVM的客户风险评估模型 |
| 4.5 客户关系管理系统的具体应用 |
| 4.5.1 产品推荐 |
| 4.5.2 营销渠道选择 |
| 4.5.3 风控信息推送 |
| 4.5.4 关系客户营销 |
| 第5章 基于大数据分析平台的兰州银行客户关系管理改善策略 |
| 5.1 统一客户数据平台的构建 |
| 5.1.1 建立统一客户数据平台 |
| 5.1.2 建立统一的数据管理标准 |
| 5.2 客户分类分群及差别化管理 |
| 5.2.1 基于客户标签的客户分群 |
| 5.2.2 群体客户特征分析 |
| 5.3 考核评价机制 |
| 5.3.1 细化客户经理考核评价机制 |
| 5.3.2 完善支撑部门绩效考核 |
| 5.4 专业型人才队伍的培养 |
| 5.4.1 加强信息管理与客户关系管理复合型人才队伍的建设 |
| 5.4.2 强化客户经理职能 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）天津租界区近代银行建筑研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景概述 |
| 1.2 研究对象及范围界定 |
| 1.2.1 研究对象 |
| 1.2.2 范围界定 |
| 1.2.3 相关概念 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.5 研究内容及方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 论文框架结构 |
| 第2章 天津租界区近代银行建筑历史沿革及现状分析 |
| 2.1 天津租界区近代银行业产生的历史背景 |
| 2.1.1 银行的起源 |
| 2.1.2 天津传统金融建筑的发展历程 |
| 2.1.3 天津外资银行的开设背景分析 |
| 2.1.4 天津中外合资银行的开设背景分析 |
| 2.1.5 天津华资银行的开设背景分析 |
| 2.2 天津租界区近代银行及建筑的发展概况 |
| 2.2.1 天津近代外资银行的发展历程分析 |
| 2.2.2 天津近代中外合资银行的发展历程分析 |
| 2.2.3 天津近代华资银行的发展历程分析 |
| 2.2.4 天津租界区近代银行的发展分期 |
| 2.2.5 天津租界区近代银行建筑的发展分期 |
| 2.3 天津租界区近代银行建筑的现状分析 |
| 2.3.1 近代银行建筑的保存情况分析 |
| 2.3.2 现存近代银行建筑的地理分布分析 |
| 2.3.3 现存近代银行建筑的功能分析 |
| 2.3.4 现存近代银行建筑的周边环境分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 天津租界区近代银行建筑的形制特征及建筑技术 |
| 3.1 功能构成 |
| 3.1.1 主要功能组成 |
| 3.1.2 功能组合形式 |
| 3.2 平面布局 |
| 3.2.1 总体布局形式 |
| 3.2.2 平面布局形式 |
| 3.2.3 空间流线组织 |
| 3.3 内部空间 |
| 3.3.1 对外营业区域的空间特征 |
| 3.3.2 内部办公区域的空间特征 |
| 3.3.3 交通区域的空间特征 |
| 3.4 建筑技术 |
| 3.4.1 建筑材料 |
| 3.4.2 建筑结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 天津租界区近代银行建筑的风格及细部特征 |
| 4.1 风格类型 |
| 4.1.1 古典复兴主义 |
| 4.1.2 折衷主义 |
| 4.1.3 现代主义 |
| 4.1.4 建筑风格特征及影响因素分析 |
| 4.2 立面形式 |
| 4.2.1 立面划分 |
| 4.2.2 比例关系 |
| 4.3 细部及装饰特征 |
| 4.3.1 屋顶 |
| 4.3.2 柱式 |
| 4.3.3 门 |
| 4.3.4 窗 |
| 4.3.5 外墙装饰 |
| 4.3.6 露台 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 天津租界区近代银行建筑的价值探讨及当代影响 |
| 5.1 天津租界区近代银行建筑的价值探讨 |
| 5.1.1 建筑遗产价值评价体系的演变 |
| 5.1.2 近代建筑遗产的价值评价体系 |
| 5.1.3 天津近代银行建筑的价值分析 |
| 5.2 天津租界区近代银行建筑的当代影响 |
| 5.2.1 对当代天津城市形象的影响 |
| 5.2.2 对现代银行建筑设计的影响 |
| 5.2.3 对现代建筑发展的影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 天津近代华资银行一览表(部分) |
| 附录2 天津近代主要银行的建设与发展历程 |
| 致谢 |
（4）某银行数据平台的数据治理和建模的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 论文主要内容及章节结构 |
| 第二章 数据平台的建设目标及方法 |
| 2.1 数据平台建设目标 |
| 2.2 数据平台建设的方法论 |
| 第三章 数据平台建设的主要技术 |
| 3.1 联机事务处理(OLTP)与联机分析处理(OLAP) |
| 3.2 数据仓库(DW) |
| 3.3 操作型数据存储(Operation Data Store) |
| 3.4 数据集市(DM) |
| 3.5 主要技术差异分析 |
| 3.6 数据抽取工具ETL |
| 第四章 数据平台建设的技术架构 |
| 4.1 数据仓库建设策略 |
| 4.2 数据平台的技术架构 |
| 第五章 某银行数据治理的现状及策略 |
| 5.1 某银行数据治理现状及策略 |
| 5.2 数据质量管理体系策略 |
| 5.3 数据质量管理实施 |
| 第六章 数据模型的建立及应用 |
| 6.1 数据模型的概念及意义 |
| 6.2 数据架构设计 |
| 6.3 数据模型的设计 |
| 6.4 数据模型的应用 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（5）A商业银行数据治理的思路与实施方式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 一、绪论 |
| (一)研究背景与意义 |
| (二)国内外商业银行数据治理研究现状概述 |
| 1.国外数据治理研究现状 |
| 2.国内数据治理研究现状 |
| (三)研究内容与方法 |
| 1.研究内容 |
| 2.研究方法 |
| 3.技术路线 |
| 二、中小商业银行数据治理基本理论 |
| (一)数据治理相关概念 |
| 1.数据与数据资产的概念 |
| 2.数据治理概念 |
| 3.数据治理体系 |
| (二)《银行业金融机构数据治理指引》解读 |
| 三、A银行数据治理现状 |
| (一)A银行概况 |
| (二)A银行数据治理的现状 |
| 1.数据治理体系建设情况 |
| 2.数据管理及质量管控 |
| 3.数据相关平台和工具建设 |
| 4.数据价值实现 |
| 四、A银行数据存在的主要问题及成因分析 |
| (一)A银行数据存在的主要问题 |
| 1.数据准确性不高 |
| 2.数据有错漏 |
| 3.数据冗余共享性差 |
| 4.指标数据加工规则不统一 |
| (二)A银行数据存在的主要问题成因分析 |
| 1.数据治理体系建设有待完善 |
| 2.数据管理制度规范建设不足 |
| 3.“竖井式”系统建设,信息孤岛现象明显 |
| 4.缺少数据治理支撑系统 |
| 5.数据人才建设存在不足 |
| 6.尚未真正深入开展数据文化建设 |
| 五、A银行数据治理的思路 |
| (一)建设数据治理体系 |
| (二)完善数据治理战略规划和机制 |
| 1.数据战略与规划 |
| 2.数据组织与职责 |
| 3.数据制度与流程 |
| (三)加强数据管理技术规范建设 |
| 1.元数据管理 |
| 2.数据标准建设 |
| 3.数据质量管理 |
| 4.外部数据管理 |
| 5.数据安全管理 |
| (四)深化数据应用 |
| 1.精准营销和客户服务 |
| 2.风险管理 |
| 3.经营管理 |
| 4.绩效考核 |
| (五)加强数据治理工具与数据平台建设 |
| 1.引入数据治理工具 |
| 2.加快新大数据平台建设 |
| 六、A银行数据治理实施方式建议 |
| (一)建立数据整合平台,选取突出问题试点治理 |
| 1.选取监管机构重点关注的问题作为切入点 |
| 2.选取业务部门急需解决的问题作为切入点 |
| (二)梳理社区金融特色品牌业务数据,改进产品与服务,提升精准营销能力 |
| (三)引入合适的数据治理工具,选取服务过硬的合作商 |
| 1.明确数据治理中银行的定位,充分发挥数据治理组织与人员作用 |
| 2.明确数据治理工具与平台建设需求 |
| 3.充分考察合作商实力 |
| 七、结论与展望 |
| (一)研究结论 |
| (二)不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）面向商业银行的数据仓库及其复杂即席查询设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 小结 |
| 第2章 本文核心技术分析 |
| 2.1 数据仓库及其复杂即席查询分析 |
| 2.2 数据仓库分析 |
| 2.2.1 数据仓库定义及特征 |
| 2.2.2 数据仓库模型 |
| 2.3 即席查询分析 |
| 2.3.1 Hive计算引擎 |
| 2.3.2 Presto计算引擎 |
| 2.3.3 计算引擎总结 |
| 2.4 银行数据缓存 |
| 2.5 ETL数据抽取技术 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 数据仓库设计 |
| 3.1 银行数据仓库多维数据模型设计 |
| 3.1.1 主题域设计 |
| 3.1.2 银行事实表设计 |
| 3.1.3 银行维度表设计 |
| 3.1.4 银行多维数据模型 |
| 3.2 数据仓库ETL设计 |
| 3.2.1 模型设计 |
| 3.2.2 ETL集群任务调度设计 |
| 3.2.3 ETL集群调度算法 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 复杂即席查询设计 |
| 4.1 复杂即席查询 |
| 4.2 计算引擎设计 |
| 4.3 复杂查询拆分 |
| 4.3.1 有向查询图 |
| 4.3.2 有向生成树 |
| 4.3.3 生成中间结果表 |
| 4.4 可视化设计 |
| 4.5 银行数据仓库及其复杂即席查询设计 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 银行复杂即席查询平台系统的实现与测试 |
| 5.1 银行复杂即席查询平台系统 |
| 5.1.1 系统需求分析 |
| 5.1.2 系统架构 |
| 5.1.3 系统功能设计 |
| 5.1.4 系统实现 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 ETL性能测试 |
| 5.2.2 查询速度测试 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 总结 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）大数据背景下商业银行信贷风险管理问题研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 选题的背景意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容与方案 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题: |
| 1.3.4 拟采取的研究方法 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 第2章 商业银行传统信贷风险管理及其存在的问题 |
| 2.1 商业银行传统信贷风险管理内容及方法 |
| 2.2 商业银行传统信贷风险管理及其存在的问题 |
| 2.2.1 贷前信息不对称导致的欺诈风险较高 |
| 2.2.2 贷中审批效率较低无法适应当前发展 |
| 2.2.3 贷后管理实施成本高 |
| 2.2.4 借款人失联导致不良贷款清收难度提升 |
| 2.2.5 缺少基于大数据的风险预警系统 |
| 2.2.6 缺少基于大数据的行业及区域信贷风险管理策略 |
| 第3章 利用大数据理论解决商业银行信贷风险管理的问题 |
| 3.1 大数据理论的基本概念以及本文研究的基本理论 |
| 3.1.1 基本概念 |
| 3.1.2 本文研究的基本理论 |
| 3.2 利用大数据进行商业银行信贷风险管理的潜在优势和必要性 |
| 3.2.1 利用大数据进行商业银行信贷风险管理的潜在优势 |
| 3.2.2 利用大数据进行商业银行信贷风险管理的必要性 |
| 3.3 利用大数据解决传统商业银行信贷风险管理中的问题 |
| 3.3.1 利用大数据弱化信息不对称性 |
| 3.3.2 利用大数据提升信贷审批效率 |
| 3.3.3 利用大数据完善信贷风险评估降低贷后成本 |
| 3.3.4 利用大数据解决“失联修复”问题提升不良贷款清收处置效率 |
| 3.3.5 利用大数据建立信贷风险预警系统 |
| 3.3.6 利用大数据建立区域及行业的信贷风险管理策略 |
| 第4章 案例分析——A银行采用大数据模型所设计的某信贷产品的信贷风险管理 |
| 4.1 A银行基于大数据的某信贷产品信贷风险管理的思路和方法 |
| 4.1.1 贷前环节 |
| 4.1.2 贷中环节 |
| 4.1.3 贷后环节 |
| 4.2 A银行基于大数据的某信贷产品信贷风险管理的不足 |
| 4.2.1 采用的数据仍然不够全面 |
| 4.2.2 缺少明确的模型更新计划及后评估机制 |
| 4.2.3 信贷人员大数据风险管理意识不强 |
| 4.2.4 缺乏贷后有效的风险预警信号认定处置机制 |
| 第5章 大数据背景下商业银行信贷风险管理建议 |
| 5.1 构建信息数据仓库 |
| 5.2 加强数据质量管理 |
| 5.3 加强数据分析挖掘 |
| 5.4 运用大数据优化信贷产品结构 |
| 5.5 做好大数据人才的培养 |
| 5.6 加强与外部数据机构合作 |
| 5.7 做好数据环境安全建设 |
| 5.8 提升数据运用能力,建立有自身特色的产品业务流程 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（8）基于大数据分析的互联网信贷风险预警研究 ——以Y银行为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究思路及方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 核心概念 |
| 2.1.1 大数据 |
| 2.1.2 互联网信贷 |
| 2.1.3 信贷风险 |
| 2.1.4 信贷风险预警 |
| 2.2 相关基础理论 |
| 2.2.1 信贷风险控制 |
| 2.2.2 信息不对称 |
| 2.2.3 风险预警系统 |
| 第三章 Y银行互联网信贷业务风险表现及成因分析 |
| 3.1 Y银行发展概况 |
| 3.2 Y银行所处行业信贷风险整体背景 |
| 3.3 Y银行互联网信贷业务风险表现 |
| 3.3.1 信用风险 |
| 3.3.2 市场风险 |
| 3.3.3 操作风险 |
| 3.4 Y银行互联网信贷业务风险的成因分析 |
| 3.4.1 银行外部原因 |
| 3.4.2 银行内部原因 |
| 第四章 大数据下Y银行互联网信贷风险预警建设现状 |
| 4.1 大数据风险预警的前提 |
| 4.1.1 风险流程和内评应用类系统 |
| 4.1.2 银行业务操作类系统 |
| 4.1.3 数据仓库平台 |
| 4.1.4 风险数据集市 |
| 4.1.5 资本计量和决策支持类系统 |
| 4.2 Y银行互联网信贷风险预警的现状 |
| 4.2.1 Y银行互联网信贷风险预警部门设置现状 |
| 4.2.2 Y银行互联网信贷风险预警流程现状 |
| 4.2.3 Y银行互联网信贷风险预警指标体系现状 |
| 4.3 Y银行互联网信贷风险预警存在问题及成因 |
| 4.3.1 Y银行互联网信贷风险预警存在的问题 |
| 4.3.2 Y银行互联网信贷风险预警问题的成因 |
| 第五章 大数据下Y银行互联网信贷风险预警方案的设计与执行 |
| 5.1 经验借鉴 |
| 5.1.1 案例A:阿里小贷信贷风险预警的案例分析 |
| 5.1.2 案例B:大数据背景下江苏银行互联网信贷风险预警的案例分析 |
| 5.2 Y银行互联网信贷风险预警方案的设计 |
| 5.2.1 建立风险预警检测部 |
| 5.2.2 部门构成及职能 |
| 5.3 Y银行互联网信贷风险预警方案的执行 |
| 5.3.1 预警监测 |
| 5.3.2 风险识别与评估 |
| 5.3.3 结果处理与反馈 |
| 第六章 大数据下Y银行互联网信贷风险预警方案执行保障措施 |
| 6.1 建立健全预警规章制度 |
| 6.2 规范信贷业务流程 |
| 6.3 有效提高风险识别水平 |
| 6.4 提升信贷人员综合素养 |
| 6.5 健全风险监测数据系统 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）中国银行A支行互联网金融创新发展策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究思路和研究内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 互联网金融理论 |
| 2.2 创新战略理论 |
| 2.3 商业银行经营理论 |
| 第3章 中国银行A支行互联网金融发展现状分析 |
| 3.1 中国银行A支行互联网金融发展现状 |
| 3.2 互联网金融对中国银行A支行竞争环境的影响 |
| 3.2.1 银行核心领域竞争激烈 |
| 3.2.2 中国银行A支行服务渠道受到冲击 |
| 3.2.3 跨界竞争 |
| 3.3 互联网金融对中国银行A支行传统业务的影响 |
| 3.3.1 对支付业务的挑战 |
| 3.3.2 对存贷款业务的挑战 |
| 3.3.3 对信息资源的挑战 |
| 3.4 中国银行A支行互联网金融发展现存问题分析 |
| 3.4.1 经营理念缺乏与时俱进的转变 |
| 3.4.2 信息和数据整合利用率不够 |
| 3.4.3 产品和商业模式亟待升级 |
| 3.4.4 缺乏与金融科技企业的合作 |
| 3.4.5 用户体验感不够好 |
| 3.4.6 创新性不足 |
| 第4章 中国银行A支行互联网金融创新发展策略的制定 |
| 4.1 中国银行A支行互联网金融发展SWOT分析 |
| 4.1.1 中国银行A支行的优势 |
| 4.1.2 中国银行A支行的劣势 |
| 4.1.3 中国银行A支行的机会 |
| 4.1.4 中国银行A支行的威胁 |
| 4.2 基于SWOT分析的创新发展策略 |
| 4.2.1 强化互联网金融人才培养机制 |
| 4.2.2 加快互联网金融数据仓库构建 |
| 4.2.3 实现互联网金融市场扩张战略 |
| 4.2.4 建立数据技术合作联盟 |
| 4.2.5 逐步提升用户互联网金融体验 |
| 4.2.6 加大创新机制建设 |
| 4.3 中国银行A支行互联网金融创新发展的实践途径 |
| 4.3.1 重视移动银行,打造新型移动支付方式 |
| 4.3.2 发展网络融资业务,创新网络融资新产品 |
| 4.3.3 推出银行系互联网理财产品,提高产品附加值 |
| 4.3.4 打造开放平台和E社区生态,提供综合服务 |
| 4.3.5 推进与电商平台合作,提升市场价值 |
| 第5章 中国银行A支行互联网金融创新发展策略的实施保障措施 |
| 5.1 组织保障 |
| 5.1.1 主动适应转型 |
| 5.1.2 加强部门协作 |
| 5.2 制度保障 |
| 5.2.1 规章制度的建设 |
| 5.2.2 人员队伍的建设 |
| 5.2.3 风险防范机制的建设 |
| 5.3 绩效考核与激励机制 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于数据挖掘的银行客户流失研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 论文的研究背景 |
| 1.1.2 课题的研究意义 |
| 1.2 研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 银行业对数据挖掘和客户流失管理的研究现状 |
| 1.2.2 存在的问题 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 2 数据挖掘与客户关系管理综述 |
| 2.1 数据挖掘综述 |
| 2.1.1 数据挖掘的定义 |
| 2.1.2 数据挖掘的过程 |
| 2.1.3 数据挖掘的功能 |
| 2.1.4 数据挖掘的常用算法 |
| 2.2 客户关系管理综述 |
| 2.2.1 客户关系管理的定义 |
| 2.2.2 客户关系管理理论体系 |
| 2.2.3 建设客户关系管理系统步骤 |
| 2.3 某银行客户关系管理系统简介 |
| 2.3.1 个人客户关系管理系统 |
| 2.3.2 企业客户关系管理系统 |
| 3 基于数据挖掘的某银行中高端客户流失预警模型 |
| 3.1 银行数据仓库概述 |
| 3.1.1 银行数据仓库体系结构 |
| 3.1.2 银行数据仓库逻辑数据模型 |
| 3.2 客户流失概念 |
| 3.2.1 客户流失定义 |
| 3.2.2 客户流失分类 |
| 3.2.3 客户流失管理的过程 |
| 3.2.4 客户流失管理的目的 |
| 3.3 银行中高端客户流失模型研究 |
| 3.3.1 定义目标 |
| 3.3.2 数据准备 |
| 3.3.3 数据处理 |
| 3.3.4 建模工具介绍及模型选择 |
| 3.3.5 建模过程 |
| 3.3.6 决策树分析 |
| 3.3.7 logistic回归分析 |
| 3.3.8 模型评价 |
| 3.4 中高端客户流失模型应用 |
| 4 客户流失挽回案例分析 |
| 4.1 精准营销系统介绍 |
| 4.2 维系客户的基本策略 |
| 4.3 客户流失挽回的实施过程 |
| 4.4 客户流失挽回的结果 |
| 4.5 流失挽回的启示 |
| 5 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
四、银行业建立数据仓库的方法和可能存在的问题（论文参考文献）
- [1]A银行客户关系管理系统改进研究[D]. 崔晓雯. 大连理工大学, 2021(02)
- [2]基于兰州银行客户关系管理的大数据分析平台构建研究[D]. 张凯. 兰州理工大学, 2020(03)
- [3]天津租界区近代银行建筑研究[D]. 张烨. 北京建筑大学, 2020(08)
- [4]某银行数据平台的数据治理和建模的研究[D]. 郭洪洋. 长春工业大学, 2020(01)
- [5]A商业银行数据治理的思路与实施方式研究[D]. 以娜. 广西师范大学, 2020(05)
- [6]面向商业银行的数据仓库及其复杂即席查询设计与实现[D]. 杨强光. 浙江理工大学, 2020(04)
- [7]大数据背景下商业银行信贷风险管理问题研究[D]. 王斌. 天津财经大学, 2019(07)
- [8]基于大数据分析的互联网信贷风险预警研究 ——以Y银行为例[D]. 易莎. 西北农林科技大学, 2019(03)
- [9]中国银行A支行互联网金融创新发展策略研究[D]. 张馨怡. 江苏大学, 2019(03)
- [10]基于数据挖掘的银行客户流失研究与应用[D]. 程曦. 浙江工业大学, 2015(01)
标签：银行论文; 客户关系管理系统论文; 商业银行论文; 信贷业务论文; 银行信贷论文;