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摘要:
本文通过客户行为多重特征代理方法构建了一个具有弱指导性质、用于识别商业银行个人客户特征身份的Logistic识别模型.该模型在目标群体的规模预测准确性与个体预测准确性之间的权衡过程保证了金融业务决策的精准化.对建模样本组、同期与非同期对照组、业务实践组的评估与检验表明,识别模型表现稳定,用于测试的目标客户群平均识别率可达到80%,为商业银行识别具有隐性特征与身份的客户群提供了一种新尝试,也为基于特定身份的客户群体进行一揽子金融产品研发、客户细分与精准营销打下基础.
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文献信息
篇名 商业银行个人客户特征身份的识别——基于Logistic模型的研究
来源期刊 金融论坛 学科
关键词 商业银行 个人客户 身份识别 Logistic识别模型 数据挖掘
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 70-75
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 关志新 2 6 1.0 2.0
2 刘寅 2 6 1.0 2.0
3 王秋雯 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
商业银行
个人客户
身份识别
Logistic识别模型
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
金融论坛
月刊
1009-9190
11-4613/F
大16开
北京市西城区太平桥大街96号
80-312
1996
chi
出版文献量(篇)
2734
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18
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