BANK SOHASIDA MIJOZLARNI SEGMENTATSIYA QILISHDA KLASTERLASH USULLARINING QO‘LLANILISH TAHLILI
Abstract
Bank sohasida mijozlarni segmentatsiya qilish, moliyaviy mahsulotlar
va xizmatlarni moslashtirish uchun muhim hisoblanadi. Sun'iy intellektning rivojlanishi
bilan K-Means va Iyerarxik klasterizatsiyakabi klasterlash algoritmlari mijozlarni ularning
xulq-atvori va afzalliklariga asoslangan holda segmentatsiya qilishga imkon beradi. Ushbu
maqola bankda K-Means va Iyerarxik klasterizatsiya algoritmlarini qanday qo'llash haqida
muvozanatli tahlilni taqdim etadi va ularning amaliy qo'llanishi va qiyinchiliklari haqida
tushunchalarni o'z ichiga oladi. Bank sohasida shaxsiy marketingni amalga oshirishda
sun’iy intellekt asosidagi klasterlash texnikalarining roli o‘rganiladi. K-Means va Iyerarxik
klasterizatsiyaalgoritmlarining nazariy asoslarini muhokama qilinadi, ularning ishlashini
qiyoslanadi va real masalalarda qo'llash murakkabliklari bayon etiladi.
References
Jain, A. K., Murty, M. N., & Flynn, P. J. (1999). Data clustering: A review. *ACM
Computing Surveys (CSUR)*, 31(3), 264-323.
MacQueen, J. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate
observations *Proceedings of the fifth Berkeley symposium on mathematical statistics and
probability*, 1(14), 281-297.
Rokach, L., & Maimon, O. (2005). Clustering methods In *Data mining and knowledge
discovery handbook* (pp. 321-352) Springer
Xu, R., & Wunsch, D. (2005). "Survey of clustering algorithms" IEEE Transactions on
Neural Networks, 16(3), 645-678
Bhatia, S., & Rani, R. (2021). "A review of clustering techniques and developments"
Artificial Intelligence Review, 54(4), 2879-2932.
Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., & Rocci, R. (2015). Handbook of cluster analysis
Chapman and Hall/CRC Press
