基于数据挖掘的广发行个人客户管理系统设计的开题报告题目：基于数据挖掘的广发行个人客户管理系统设计一、研究背景传统的个人客户管理系统通常只能提供基本的客户信息维护，实现对客户基本信息、日常交易信息的增删改查等简单的功能。随着银行业务量的增长和市场竞争的加剧，银行更需要能够提供更深度、更个性化服务的个人客户管理系统来提高客户满意度和促进业务增长。数据挖掘技术的迅速发展，扩展了银行业务系统的边界，将银行业务管理模式从传统的“信息收集和按需供给”转变为“数据采集和主动服务”，能够通过对客户行为和数据的深度挖掘和分析，识别掌握客户需求，提供更高质量的客户服务并增加银行利润。因此，本研究拟基于数据挖掘技术，设计一个能够更全面有效地管理个人客户的银行个人客户管理系统，以实现银行业务全方位的分析和优化。二、研究目的本研究旨在设计一个基于数据挖掘的广发行个人客户管理系统，具体目的如下：1.通过数据挖掘技术，分析客户需求和偏好，提供更加个性化的服务，提高客户满意度。2.通过对数据的深度挖掘和分析，辅助银行管理层进行业务决策和支持，提高银行利润。3.提供完善的业务管理功能，支持客户信息维护、交易管理、账户管理等日常业务操作。三、研究内容和方法1.数据挖掘技术的应用本研究将使用数据挖掘技术，分析并挖掘客户行为和数据，识别掌握客户需求和偏好，提供更加个性化的服务。2.高效的数据库设计与管理本研究将根据广发行个人客户管理系统的实际需求，设计并实现高效的数据库结构，提供完善的业务管理功能，支持客户信息维护、交易管理、账户管理等日常业务操作。3.友好的用户界面设计本研究将通过人机交互技术，设计一个用户友好的界面，简化操作流程，提高客户的使用体验。四、研究意义本研究的开发实现，将有助于广发行提高客户满意度和客户忠诚度，同时缩短信息和决策过程，实现业务增长和提高银行利润。五、研究进度本研究计划于2021年6月开题，2022年6月完成论文的撰写、修改和答辩。具体进度安排如下：1.2021.6-2021.8：研究现有个人客户管理系统，并进行需求分析和系统设计。2.2021.9-2021.11：完成系统的数据库设计和实现，并进行功能测试。3.2021.12-2022.2：实现数据挖掘算法在系统中的应用，实现对客户需求和偏好的分析。4.2022.3-2022.5：进行系统的性能测试和用户体验测试，进行最终的代码优化和质量改进。5.2022.6：完成论文的撰写、修改和答辩。六、预期成果本研究的预期成果包括一个基于数据挖掘的广发行个人客户管理系统，能够提供更深度、更个性化服务，帮助银行全方位分析和优化业务流程，并能实现通过分析客户行为数据来预测客户行为趋势、制定相应策略的能力，提高银行业务管理水平。同时，本研究的成果还能对其他银行业务系统的设计和优化提供参考和借鉴。