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        基于數(shù)據(jù)挖掘原理對于機銀行采納意向的研究

        2018-06-08 14:05:18羅明明
        商情 2018年16期
        關(guān)鍵詞:精準(zhǔn)營銷

        羅明明

        【摘要】本文基于數(shù)據(jù)挖掘原理,運用邏輯回歸的方法對電子銀行開通率及其相關(guān)因素進行分析。運用基于熵的離散化算法( EBD)對連續(xù)型變量進行最優(yōu)分段,利用變量IV值進行變量篩選,建立邏輯回歸模型。結(jié)果表明,年齡、開通第三方支付、動賬流水次數(shù)、日均貸款余額、是否代發(fā)工資是影響客戶開通電子銀行的五大個因素:從預(yù)測效果上看,所得模型對客戶是否開通電子銀行具有較好的預(yù)測效果。

        【關(guān)鍵詞】手機銀行;精準(zhǔn)營銷;邏輯回歸:證據(jù)權(quán)重

        1引言

        進入21世紀以來,隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,網(wǎng)絡(luò)已日漸成為人們生活中不可或缺的部分。手機銀行具有效率高、使用便捷、成本低的特點,可以滿足廣大客戶的不同需求,并且可以真正做到“隨時隨地隨心”的使用。未來的手機銀行的發(fā)展趨勢必然是逐步替代銀行傳統(tǒng)柜臺業(yè)務(wù)。但是這幾年由于第三方支付和互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊,國內(nèi)手機銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展勢頭減緩,如2016年個人網(wǎng)銀活動客戶比例為79%.白2013年呈逐年下降的趨勢;交易用戶比例61%,回落到2011-2012年的水平。下降的主要原因是以支付寶、微信支付為代表的第三方支付廣泛應(yīng)用對電子銀行渠道的替代效應(yīng),用戶認為有一種電子渠道即可,不需要保留電子銀行。面對市場的沖擊,如何精準(zhǔn)的捕獲潛在的手機銀行客戶進行精準(zhǔn)營銷成為商業(yè)銀行推廣手機銀行業(yè)務(wù)時面臨的一個重要現(xiàn)實問題。

        2文獻綜述

        學(xué)術(shù)界對于手機銀行的采納意向的研究由來已久,但是比較而言,國外學(xué)術(shù)界對于該領(lǐng)域的研究起步較早、研究較深取得了豐富的成果。SylvieLaloret等(2005)對中國電子銀行用戶進行研究發(fā)現(xiàn):與西方國家相比中國電子銀行用戶以男性為主,安全是影響客戶接受電子銀行的最大的障礙,風(fēng)險感知、信息技術(shù)和中國傳統(tǒng)的現(xiàn)金支付的觀念是影響人們采納電子銀行的主要因素。Ja-ChulGu等(2009)利用技術(shù)接受模型(TAM)對影響手機銀行采納意向的因素進行分析,發(fā)現(xiàn):自我效能是感知易用性的最大影響因素,其間接影響消費者采納:結(jié)構(gòu)保證是影響信任的最大因素,信任的增加使得消費者采納手機銀行的可能性大大增加。ITMTiago OI-iveira等(2014)在波蘭對手機銀行的采納意向研究中進一步擴大了組合模型的內(nèi)容,將整合型科技接受模式(U TA U'l')、任務(wù)技術(shù)適配模型(TTF)和最初信任模型(ITM)進行整合用于其研究中,研究發(fā)現(xiàn):便利條件和行為意向直接影響手機銀行的采納,最初的信任、績效期望、技術(shù)特性和任務(wù)技術(shù)適配度對行為意向存在顯著性的影響。Daniel Mehrad等(2017)運用結(jié)構(gòu)方程和路徑分析的方法在伊朗對口碑營銷對手機銀行接受的影響進行分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn):口碑是影響消費者使用手機銀行態(tài)度的主要因素。

        國內(nèi)對于該領(lǐng)域的研究起步較晚,且研究的人較少,并且主要以碩士畢業(yè)論文為主。謝濱等( 2009)在技術(shù)技術(shù)模型(TAM)的基礎(chǔ)上,將相容性、速度、自我能力作為外生變量對手機銀行的采納意向進行研究,發(fā)現(xiàn)有用性對手機銀行的采納行為有決定性的影響,易用性和成本因素對手機銀行的采納影響不顯著性,風(fēng)險因素對手機銀行的采納具有負面影響。百璇等(2010)將銀行品牌資產(chǎn)和運營商服務(wù)質(zhì)量作為TAM模型的外生變量納入其研究模型中,發(fā)現(xiàn)有用性是影響消費者使用手機銀行意向最直接最顯著的因素:銀行的品牌和手機運營商服務(wù)質(zhì)量同消費者感知手機安全存在顯著性正相關(guān),對手機銀行的采納意向存在間接影響。俞明南等(2014)從個人用戶角度出發(fā)將理性行為理論、技術(shù)接受模型、計劃行為理論進行整合構(gòu)建了影響手機銀行使用意向的多因素模型,并且將文化價值觀作為調(diào)節(jié)變量納入模型中。

        通過研究國內(nèi)外關(guān)于手機銀行采納意向的研究成果,我們發(fā)現(xiàn)關(guān)于該領(lǐng)域的研究主要從個人用戶的角度出發(fā),依托相關(guān)的理論模型,基于消費者的主觀感受對影響對手機銀行采納意向的因素及路徑進行分析,其采取的方法基本為調(diào)查問卷法,運用結(jié)構(gòu)方程對相關(guān)假設(shè)進行檢驗。但是這種方式忽略了消費者的其他屬性對其是否開通手機銀行的影響,如消費者的財務(wù)數(shù)據(jù),行為數(shù)據(jù)等,除此之外目前的研究成果只能對銀行進行理論上的指導(dǎo),缺乏針對實踐的應(yīng)用性指導(dǎo)。因此本文從某信用社的數(shù)據(jù)庫中,利用脫敏后的消費者相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù),基于數(shù)據(jù)挖掘的思想和方法對銀行客戶是否開通手機銀行進行分析和預(yù)測,希望本次研究的成果對商業(yè)銀行在手機銀行營銷中的實踐提供一定的指導(dǎo)。

        3數(shù)據(jù)的預(yù)處理

        3.1缺失值和極端值的處理

        根據(jù)對數(shù)據(jù)的初步統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)只有城鄉(xiāng)標(biāo)識變量X3有1007個缺失值,占樣本總量的比例很小僅為1.07%,因此針對存在缺失值的樣本進行了刪除處理。異常值會對模型的結(jié)果產(chǎn)生負面影響,本文在進行異常值處理時,把變量99%百分位數(shù)作為標(biāo)準(zhǔn),大于該標(biāo)準(zhǔn)值的值即為極端值,最后將極端值等于變量的99%百分位數(shù)。這種處理方法能夠涵蓋99%的原有信息,具有信息損失較小的優(yōu)點。

        3.2變量的篩選

        利用sas9.4軟件根據(jù)基于熵的連續(xù)變量離散化理論對連續(xù)變量進行分組處理。設(shè)置分組數(shù)為100,根據(jù)分組的結(jié)果,運行求出變量的IV值,根據(jù)IV值的大小對變量的預(yù)測能力進行評價,剔除預(yù)測能力較差的變量。根據(jù)相關(guān)的文獻研究,當(dāng)IV值低于0.02的變量沒有預(yù)測力,可以直接剔除此類變量,在本文中經(jīng)過IV值篩選后還有21個變量。 3.3數(shù)據(jù)分區(qū) 經(jīng)過對數(shù)據(jù)的初步整理與指標(biāo)篩選,剩余樣本量為98993。本文對樣本進行分區(qū),采取的是分層抽樣的方法,抽取樣本的80%作為建立模型的訓(xùn)練集train,剩下的20%的樣本作為檢驗?zāi)P途群头€(wěn)定性的測試集test。

        4 Logistie回歸模型的建立

        4.1參數(shù)的擬合

        利用sas9.4統(tǒng)計軟件,采取逐步篩選法對進入模型的變量進行逐步的篩選,為了矯正模型擬合過程中因為分層抽樣產(chǎn)生的偏好問題,設(shè)置先驗概率為8.63%對模型進行矯正,先驗概率是根據(jù)該銀行客戶中只有8.63%的客戶開通了手機銀行。具體變量的模型如下

        其中l(wèi)ogit=ln(Pp).p指客戶開通手機銀行的概率。

        4.2影響因素的分析

        各變量標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)在一定程度上反映各變量影響力的大小。我們選取標(biāo)準(zhǔn)化同歸系數(shù)最大的5個影響因素。

        從表1可以看出對消費者開通手機銀行影響力最大的5個因素根據(jù)其影響力大小分別為:年齡、是否開通第三方支付、動賬流水次數(shù)、半年日均貸款余額、是否代發(fā)工資。結(jié)合業(yè)務(wù)現(xiàn)實情況我們也可以發(fā)現(xiàn)年輕人由于對新事物具有強烈的好奇心和探索欲,經(jīng)常接觸新事物因此其開通手機銀行的可能性最高,反之老年人由于思想保守,對新事物缺乏認識,學(xué)習(xí)能力下降其對于手機銀行開通的可能性最小。另外開通第三方支付,動賬流水次數(shù)等其他4個因素和手機銀行的功能高度切合,是消費者使用手機銀行的最大需求之一,因此這4個因素對消費者開通手機銀行存在這較大的影響。

        4.3模型的評估

        本文主要使用混淆矩陣,roc曲線,ks值來評價所建立模型的預(yù)測效果,得出的混淆矩陣如下表2。

        由混淆矩陣計算出指標(biāo)sentivity= 0.4428;speeifieity=0.89;ospv= 0.806;aee= 0.665。模型的ROC曲線的AUC值等于0.768,KS= 0.388,綜合以上評價指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)本文建立的邏輯回歸模型對消費者是否開通手機銀行具有較強的預(yù)測能力。

        5結(jié)論和建議

        本文研究基于某農(nóng)信社的數(shù)據(jù),借鑒信用評分卡領(lǐng)域運用很成功的證據(jù)權(quán)重對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化,建立邏輯回歸模型,對影響客戶開通電子銀行的因素進行分析,在此基礎(chǔ)上對客戶是否開通手機銀行進行預(yù)測。結(jié)論主要有以下兩點:

        (1)從各因素與開通手機銀行的關(guān)系上看,年齡、是否開通第三方支付的客戶、動賬流水次數(shù)、日均貸款余額,是否代發(fā)工資對客戶是否開通手機銀行存在較大的影響。

        (2)本文所建立的邏輯回歸模型利用客戶的財務(wù)數(shù)據(jù)對消費者是否開通手機銀行具有較強的預(yù)測效果。

        在互聯(lián)網(wǎng)金融飛速發(fā)展的今天,通過運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),搜集客戶信息,對海量的非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進行提取、歸類,對于商業(yè)銀行低成本、高效地進行營銷,從而更好、更快的提高客戶電子銀行開通率具有很強的現(xiàn)實意義。由于本次研究所使用的數(shù)據(jù)僅僅來自某農(nóng)信社,具有一定的區(qū)域性特點,所用方法比較單一,存在較多的改進空間。

        參考文獻:

        [1]2016中國電子銀行調(diào)查報告[EB/OL]( http://www.360doc.com/ content/16/1220/14/828882_616270699.shtml)

        [2]賀躍,鄭建軍,朱蕾.一種基于熵的連續(xù)屬性離散化算法[J].計算機應(yīng)用,2005,( 03):637-638+651

        [3] Sylvie Laforet,Xiaoyan Li Consumers' attitudes towards online and mo- bile banking in China Intemational Journal of Bank Marketing,2005 ,23(5):362-380

        [4] Ja-Chul Gu, Sang-Chul Lee, Yung-Ho Suh Determinants of behavioral intention to mohile hanking, Expert Systems with Applications,2009 (36):11605-11616

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