决策树ID3算法在银行客户关系管理中的应用研究.pdf

第30卷第6期吉林建筑工程学院学报Vo1．30No．6

2013年12月JournalofJilinInstituteofArchitecture＆CivilEngineeringDec．2013

决策树ID3算法在银行客户关系

管理中的应用研究术

杜丽英

(吉林建筑大学计算机科学与工程学院，长春130118)

摘要：数据挖掘技术广泛应用于银行的客户关系管理，本文探讨了挖掘出隐藏在客户数据中潜在信息的方法，对决

策树的ID3算法在客户数据信息中的应用进行了分析，依据推导的结果对客户进行分类，进而预测客户行为，制定

相应决策，提供更加完善的服务．

关键词：客户关系管理；数据挖掘；ID3算法

中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1009—0185(2013)06—0049—03

ApplicationofdecisiontreeID3Algorithmsonbank

customerrelationshipmanagement

DULi——ying

(ComputerCollege，JiLinJianzhuUnviersity,ChangChun，China130118)

Abstract：Dataminingtechnologyiswidelyappliedincustomerrelationshipmanagementofthebank，Thispaper

discussesthehiddeninformationinthecustomerdata，OnthedecisiontreeID3algorithmincustomerdatainforma—

tionintheapplicationwereanalyzed，onthebasisoftheresultofcustomerclassification，andthentopredictCUS—

tomerbehavior，makecorrespondingpolicies，provideamoreperfectservice．

Keywords：customerrelationshipmanagement；Datamining；TheID3algorithm

0引言

随着金融体制改革的深入，中国银行业获得了飞速的发展．客户是银行的重要资源，在当今激烈竞争的

市场环境中，能否了解客户的实际需求，并提供适当的个性化服务，已成为能否发展壮大的关键因素．

CRM(CustomerRelationshipManagement)，即客户关系管理．客户关系管理作为一种“以客户为中心”的

先进经营管理理念，是一种旨在改善企业和客户之间关系的新兴管理机制．能够实现通过客户利益的最大满

足促进企业利润的增长的经营目标．客户分类是CRM中一个重要的应用方面，而决策树是进行分类分析的

一个常用工具．

数据挖掘作为一种先进的数据分析方法，是实现对客户数据进行深入分析的有效工具．所谓数据挖掘，

是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道、但又是

潜在的有用信息和知识的过程．将数据挖掘技术应用到银行的客户关系管理中，从大量的客户业务信息数据

中发现潜在的知识和信息，并将发现的规则应用到银行的业务处理和决策中，从而降低银行风险，优化银行

管理．数据挖掘常用的方法主要有关联规则、分类和预测、聚类分析等J．

收稿日期：2013—07～11．

作者简介：杜丽英(1969一)，女，吉林省德惠市人，讲师．

基金项目：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(吉教科合字2012第198号)

50吉林建筑工程学院学报第30卷

1决策树ID3算法及实现步骤

1．1决策树ID3算法概述

决策树是数据挖掘分类问题算法中