本论文探讨了在银行业务中应用数据挖掘技术以提高客户服务质量和效率的方法与实践，分析了相关案例和技术挑战。
在当前金融行业竞争日益激烈的环境中，银行业务不仅要面对传统金融机构之间的激烈竞争，还要应对互联网金融企业的快速发展。这些变化导致银行业的利差不断收窄，并且波动剧烈，给银行的经营带来了全方位的挑战。为了在这种激烈的竞争中脱颖而出，银行业务必须更加注重精准营销策略的应用，而数据挖掘技术在此过程中发挥着至关重要的作用。
数据挖掘是一项通过从大量随机数据中提取有价值信息的能力，致力于发现隐藏的知识并为决策提供支持的技术。在提升客户价值方面，银行可以利用这一技术识别潜在的高价值客户，并根据他们的需求和兴趣提供优质的产品和服务以推动客户的成长与增值。同时，通过对数据分析确定影响客户增长的关键因素后，银行能够调整其市场策略和产品策略，从而提高自身的竞争力。
研究中采用了两种模型——逻辑回归和XGBoost来提升客户服务的质量，并通过预处理后的数据进行训练集和验证集的对比分析。结果显示，在增加顾客数量以及预测准确性方面，XGBoost表现更为出色。作为一种高效的机器学习算法，它具备强大的预测能力和良好的计算效率，因此在许多领域得到了广泛的应用。
此外，在银行业务中提高对公业务营销能力同样重要。因为对公业务是商业银行的基础和主要利润来源之一，并直接关系到银行的经营状况及资产质量。通过数据挖掘技术分析并发现影响客户提升的关键因素后，可以帮助银行制定更加有效的策略以进一步优化其经济效益与资产品质。
整个数据挖掘过程包括定义问题、数据分析（收集、预处理和转换）、知识抽取以及评估解释结果等步骤。其中高质量的数据预处理尤为关键，因为这直接影响到最终的准确性和可靠性。
通过比较不同模型的效果来帮助银行客户经理更精确地识别目标群体，并提供更加个性化的服务与产品以提高客户的满意度和忠诚度是本研究的主要目的之一。同时，通过对影响因素的研究分析使银行能够根据市场需求的变化调整其市场战略，在激烈的竞争中取得优势。应用数据挖掘技术不仅有助于了解客户需求并满足这些需求，还促进了业务的增长与发展创新。
5星
