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客户是商业银行的核心竞争力。本文分析了商业银行的实际需求，基于统一建模语言进行了系统分析与设计。采用面向对象的方法，开发了个人客户关系管理原型系统。应用关联规则算法进行产品推荐，实现精准营销和个性化服务。
随着世界经济全球化的趋势日益加强，外资企业尤其是外资银行纷纷涌入我国，这不仅为我国经济的发展带来无限的机会，也给我国商业银行带来巨大的挑战。客户是商业银行之间竞争的核心话题，客户质量的高低直接影响到它们利润空间的大小，因此，拥有大量优质客户，提供最佳客户服务，提升客户的忠诚度和满意度，成为提高商业银行市场竞争力的重要手段。客户关系管理以客户为中心，作为一个企业与客户保持长期稳定关系，并科学、高效地管理客户的平台，已经被诸多商业银行越来越重视并逐步实施。其中，针对客户的特点和个性化需求，大力开展金融产品精准营销和定制化服务活动，降低运营成本增加收入，实现银行与客户在价值利益链上的双赢，尤为关键。而数据挖掘技术正是实现银行客户关系管理中相关功能的核心技术。
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，主要包括聚类分析、分类分析和关联分析等方法。其中，关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系，所发现的联系可以用关联规则或者频繁项集的形式表示。关联规则指同一个事件中出现的不同项的相关性，如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性就可以根据其它属性值进行预测。本文面向商业银行个人客户，在分析实际需求的基础上，设计并开发简单但实用的客户关系管理系统，利用关联规则挖掘算法，发现金融产品之间的相关性，主动向客户推荐其感兴趣或者需要的金融产品，从而提升商业银行客户体验，提高购买决策的质量和效率，减少优质客户的流失。
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