一种基于RFM模型数据挖掘处理双阶段客户关联分类方法

通常情况下,商业银行的数据库大多采用多维度的设计方式,这使得对客户信息提取和客户分类关联分析工作繁琐而复杂,导致目前尚缺乏符合商业银行业务实际、具有较强操作性的分析模型。在这种情况下,文章提出了一种运用RFM模型数据处理,结合K-Means算法和关联规则挖掘Apriori算法进行双阶段客户关联分类方法,具有较强的实践性。