商业银行理财业务个性化营销的大数据分析方法开题报告

全文总字数：1180字

1. 研究目的与意义

2013年末，腾讯即时通信服务最高同时在线账户数达到1.80亿，微信和WeChat的合并月活跃账户数达到3.55亿，QQ空间月活跃账户数达到6.25亿，QQ游戏平台最高同时在线账户数为850万。这些海量的用户不停地产生各种数据，包括微博文、评论、图片、日志、视频等。对于银行业来说，社交网络中大数据意味着巨大的商机，例如：捕捉用户需求、优化营销方案、精准推送服务内容等。因此该研究希望通过对目前我国主流的社交网站进行大数据研究得到目标用户，期望能够为商业银行的投资理财产品和相关贷款业务的个性化营销策略做出更大的贡献。

在国外的社交平台上，已经有很好的社交网络数据挖掘研究。FreemanLC对社交网络中的分析方法进行了详细的介绍和分析；BarabasiAL等人对科学文献形成的社交网络的演化进行了全面的研究；KossinetsG等人分析和研究了社交网络的演化和发展；ZhuangL等人则利用邮件网络来甄别垃圾邮件。相比国外社交网络平台上的大量数据挖掘研究，国内平台如腾讯等的研究尚浅。进行中国本土的社交网络的大数据分析是有着重大意义的。大数据的分析与传统数据分析有很大区别，银行现有的管理支持类数据分析主要基于报表数据及部分数据模型，很难勾勒出银行经营的全景视图。而大数据的进入，使得银行的数据种类和数据规模快速膨胀。利用大数据平台和大数据分析可以将零散的市场数据、用户数据等迅速高效地转化成决策支持数据，有助于银行机构把握市场环境变化，快速灵活做出反映。针对性的设计营销策略，降低管理和销售成本，大大提高银行的应变力，执行力和针对力，提升银行核心竞争力。

2. 国内外研究现状分析

一、国内大数据研究状况

随着互联网社交网络等应用的不断深入发展，中国的大数据技术和应用稳步前进。目前，国内各企业，尤其是大型互联网企业正在加大对大数据的收集、存储、分析和挖掘的研究力度。

1、百度

3. 研究的基本内容与计划

内容：

该研究希望通过对目前我国主流的社交网站进行大数据研究得到目标用户，期望能够为商业银行的投资理财产品和相关贷款业务的个性化营销策略做出更大的贡献。主要研究内容是：商业银行营销方案大数据分析方法，其包括：利用分布式爬虫收集社交网络大数据、特征提取算法模型和并行数据分析算法。以及基于分析结果的个性化营销策略设计。

计划：

4. 研究创新点

商业银行应用社交网络大数据分析用户影响力、用户区域信息、联系方式、日常生活轨迹和用户关注点来实现精准营销。