max.book118.com 期货投资者中股票购买行为分析 变量的筛选和模型的建立 对期货购买者而言,我们有必要分析他们其他的投资行为,看其是否购买股票,以作为我们挖掘期货购买者中潜在的股票购买者的依据。 DMC max.book118.com 期货投资者中股票购买行为分析 变量的筛选和模型的建立 我们仍然以SQL内部筛选的变量作为自变量,来进行预测。发现“期货金额”,“性别”,“年龄”,“教育程度”,“职业”和“收入”等变量都可以作为自变量来影响期货购买者是否购买股票。 DMC 三个模型的精确度分析 提升图: DMC max.book118.com 期货投资者中股票购买行为分析 分类矩阵: DMC 由于模型的准确率达到了99.24%,预测效果较好。可以任意选择一个选择决策树作为分析模型。 max.book118.com 期货投资者中股票购买行为分析 模型 DMC 在购买了期货的人群中,决定他们是否购买股票的主要因素是他们的职业。由上图可以看出蓝领工作者和家庭主妇全部没有购买股票,白领工作者全部购买了股票。 max.book118.com 期货投资者中股票购买行为分析 第五章 研究结论及其建议 研究总结 1 对证券公司的建议 2 对美金承销商的建议 3 对期货公司的建议 4 对上市公司的建议 5 DMC 5.1 研究总结 1.数据量大,数据复杂:台湾辅仁大学统计资讯学系的电话调查中心获得的490088,在32个问题中数据中有18题是多选题,而且其中一半的选项达到23项,形成了350 490088数据。 2.变量细分: 将其归为筛选变量(用以划分数据集);证券投资变量,用以反映被访者对证券行业的了解和购买情况;其他金融产品(美金和期货)投资行为分析以及个人信息变量(被访者的性别,年龄,学历,职业和收入等)。 3.数据集的细分 83.7%是未购买股票的,抽出样本组成购买和未购买股票的人数比例为1:1的样本,组成数据集1,来分析是什么因素影响被访者是否购买股票。股票购买者,我们将其提出作为数据集2,分析其购买特征9243个购买美金的投资者,将其抽出作为数据集3,分析其购买美金的行为特征63个期货投资者,将其抽出作为数据集4,看其购买期货的行为特征,及其购买美金和购买其他金融品种之间的关系. DMC 5.2 对证券公司的建议 收入 教育程度 职业 年龄 影响公众购买股票的因素,由强到弱分别为: DMC max.book118.com 挖掘客户 max.book118.com 挖掘客户 证券公司想要不断壮大,很重要的一部分提高自己的客户,那么如何挖掘出客户。比如可以和一些其他金融机构合作,比如商业银行,期货公司合作,因为他们手中有相关客户,和他们联合,给投资者建议多种投资品种,不仅使客户觉得服务更到位,而且为公司赢得客户,这种方式成本也相对较低。也可以通过宣传,得到公众的认可,赢得客户。 DMC max.book118.com 细分客户 优质客户群 投资金额往往很大,在100万-500万之间,证券公司应配备专门的员工对其进行联络和跟踪,并为其提供单独和特别的理财建议。 比较优质客户群 中坚客户群,他们在投资者中的占有量比较大,所以如何为他们提供优质的服务是整个公司的基础。 潜在优质客户群 虽然现在还不是公司的大客户,那是由于这类人的特点决定的,他们大多是刚参加工作的白领,但是这类人有可能在未来的10年或更久后成为公司的优质客户,所以如何将其培养为忠诚客户是证券公司的一大重点。 DMC 普通客户群 家庭主妇客户群 由于收入的限制,他们每位投资的金额相对较少。但是由于他们的数量也较大,而且这部分投资者对公司的口碑也很重要,也要针对其投资量少给他们提供好的服务和研究报告。 max.book118.com 与其他金融机构合作 在对美金投资者的分析中,
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