資料採礦（Data Mining）以及客戶關係管理系統（CRM, Customer Relationship Management）是近年來資料庫應用領域中相當熱門，且引起熱烈討論與高度關切的議題，尤其在直效行銷的崛起與網路的快速發展帶動下，跟不上CRM的腳步如同跟不上時代。目前已被許多研究人員視為結合資料庫系統與機器學習技術的重要領域，許多產業界人士也認為此領域是一項增加各企業潛能的重要指標。
本論文運用資料採礦建立信用卡脫離預測模型，同時將模型自動化後結合CRM之運用，期達到有效保育客戶 (Retention Gap) 之功能，可以由既有原客戶後來卻轉成競爭對手的客戶群中，分析其特徵，再根據分析結果到現有客戶資料中找出可能剪卡轉向的客戶，然後設計一些行銷方案預防客戶流失；更有系統的做法是藉由決策樹Decision Tree演算法建立之模型，再根據客戶的消費行為與交易紀錄對客戶忠誠度進行評分Scoring的排序，如此則可區隔出剪卡流失分數高低的等級，進而配合不同的策略進行挽留與保育。
近年來，台灣的信用卡市場在歷經十幾年的發展與競爭後，市場已漸邁入飽和期，然而在發卡成本與剪卡率卻不斷攀升下，卻也不見發卡機構積極的試圖提升持卡人品牌忠誠度，因此，本論文擬透過資料採礦技術結合客戶關係管理系統的應用，以有效降低剪卡率、提升客戶保留率，藉以強化發卡機構的競爭優勢(Competitive edge)，免於被市場淘汰。
另外，本論文之特色在於分析之目的資料倉儲為一企業級資料倉儲 (Enterprise Data Warehouse, EDA)，它不單具有持卡人使用信用卡之刷卡行為、持卡狀況、繳款狀況…等信用卡往來資訊可供分析探索，同時，亦包括持卡人在發卡機構所屬之企業級團之往來資訊，緣此，在此基礎上建立之採礦模型將更準確且更具有參考價值。
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/G0091932208 |
| Creators | 王文宇 |
| Publisher | 國立政治大學 |
| Source Sets | National Chengchi University Libraries |
| Language | 中文 |
| Detected Language | Unknown |
| Type | text |
| Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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