基于数据仓库的银行CRM系统的设计与实现

90年代Gartner Group提出客户关系管理（CRM）的概念，CRM可以说是针对一系列与客户有关的问题的处理方案。随着中国加入WTO，许多企业已经认识到了CRM的重要性，银行就是其中一个典型的例子。利用CRM的管理理论，建立适合银行的CRM系统是本文要研究的问题。 在CRM系统的实施过程中，涉及到几类必不可少的相关技术。数据仓库的实施是CRM系统实施的基石，为实现对客户资料的分析与知识的挖掘奠定了数据的组织基础。联机分析处理技术（OLAP）和数据挖掘技术的运用则是CRM系统有效实施的核心，合理的分析结果是CRM系统建设成功的关键。 按照辽宁省工商银行提出的需求，主要完成绩效考核管理、降低营销成本以及进行风险控制的目标。本文旨在通过将数据仓库技术、OLAP和数据挖掘技术的结合，构建一个完整的、高效的银行CRM系统，为银行的加快信息化建设提供帮助。 通过系统的设计与实现，本文完成的主要工作成果有： (1)根据可以获得的银行数据以及系统目标确立分析主题，以主题为依据组织数据，进行数据仓库的模型设计。 (2)设计并实现了银行数据仓库的ETL系统，改善了现有ETL工具的不足，实现了数据的自动抽取，使用配置文件增强了系统的灵活性，在系统恢复等几方面优化了系统的性能，完成了高效，准确，安全的ETL过程。 (3)结合具体分析目标，选择合适的统计学方法、OLAP技术和数据挖掘技术运用于系统中，设计并实现了系统的五个分析模型，分别为绩效考核管理模型，客户价值评价模型，客户分类模型，交叉销售模型以及信贷风险分析模型。并以实际数据为依据，得到了较好的分析结果。 (4)在信贷风险分析模型中，对现有决策树算法C45算法做出了改进。通过对测试属性选择的控制，在一定程度上提高了算法的准确性和预测性，并给出了模型结果的比较分析。 本文设计并实现了完整的基于数据仓库技术的银行CRM系统，较好的完成了系统的分析目标。本文的研究对商业银行充分利用客户资源，提高竞争力具有十分重要的意义。