1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....鉴于此，下个任务是包含了在“干净”格式化文件生成额外文件以及将它们添加到结果文件。时间序列数据显示于表三，数据值设置从增加到。表二以四个月为周期时间敏感度数据库。周期与命名上个月.，当前账户余额个月前.，当前账户余额二个月前.，当前账户余额三个月前.，当前账户余额。表三按时间顺序展开数据集。.目标值定义像很多真实数据挖掘应用程序样，通常在数据仓库中是不会直接定义数据挖掘目标字段，因此，定义合适商业领域研究目标字段也是数据挖掘工作部分。在商业领域专家帮助下，我们在些存在数据中定义我们产品而选择我们竞争对手产品客户。这种情况不是单个例个客户能够在贷款周期中显示这类情况子集。此时，他她能够通过有效被刺激手段和策略影响来改变他们行为。鉴于此，这些客户态度可以被量化表现在状态图表上。表表达了客户管理优势以及预测问题。.确定缓慢客户流失。.交叉销售产品。.确定高风险客户。.确定客户可能被竞争对手挖掘。如上图中所示，个客户通过他行为，能够按组别属性在每个状态被定义时，在活跃和流失之间活动。基础上图......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....构建数据挖掘应用个很好集成分类器，”过程。届国际会议上数据挖掘技术，页。教务长和福塞特“分类器性能可视化分析不精确类和成本分配比较，“三届国际会议知识发现和数据挖掘会议，页。浆果和洛妮芙，年。精通数据挖掘客户关系管理科学与艺术。硕士，年。神经，新颖混合时间序列预测算法，约翰威利父子公司。联合国英达科尼和肖洛姆，年。“解决基于规则集成分类器回归问题，”过程，页。夏皮罗，疲沓沓撕开，马思德，“估计运动好处和模拟电梯，”程序。第五国际会议上知识发现和数据挖掘，页。胡查，年。“客户流失分析分类方法比较”过程。第三届国际会议，粗糙集和当前趋势，施普林格出版社，页。林茨和里茨，年。“直接营销数据挖掘问题和解决方案”。第四届国际会议知识发现和数据挖掘，页。马珊德和夏皮罗，年。“最大化企业盈利预测模型比较”。第二国际知识发现与数据挖掘会议，年。埃尔坎，年月。“促进朴素朴素贝叶斯学习，”技术报告号，加利福尼亚大学，迭戈。垦利尼，年。“动荡时间序列数据非线性金融预测个简单神经网络预测过程”。第四届国际会议神经网络在资本市场，页。思噶波，弗氏，扒塔拉特，和李......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....为构建分类器集成创建了些方法，有些是般算法和有些特定算法，。我们采用了种混合方法首先，我们用自然条件下贝叶斯网络来建立种分类器，人工神经网络预测，决策树，自然选择条件下贝叶斯网络，然后我们在主要通过投票将从个分类集合成个分类器。集成分类器比任何个个体分类器得到更精确字段。上图是集成分类器所得到结果。.数据挖掘发现最初研究揭露了系列变量之间关系以及临界值来进步探讨与分析。如下总结了重要观点和些可能含义上表显示，些特定值或数值范围属性是来预测保留客户和流失客户。这些解释增加了我们信心，而这些属性值将继续在未来继续预测。字段检测为了检测数据挖掘有效性，我们客户采取了字段检测。测试要显示出两个要点.客户流失率包含了集中流失客户。.基于营销方法数据挖掘对于保留目标是有效。他们对现有客户分类方法从而生成模型，然后将客户流失比率再次进行分类。他们决定与列表中前现有客户进行联系大约名，其中有大约名客户。他们把客户随机分为组，每组大约有名，然后对不同组客户采取积极主动地行动第组，市场营销部门接触每个客户，并提供了些优惠措施来鼓励客户留在公司而第二组，没有采取任何联系。经过个月后......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....在第组中，流失率非常低.，而在第二组中，流失率非常高，几乎是.，在两个月累积平均流失率为.，因此获得了.字段在测试数据段中，列表中始终保持着数据.。在第组中较低流失率显示，如果积极主动行动是及时和适当，这对客户行为确实有影响，而第二组高流失率证明，我们数据挖掘模型是正确和前高比例流失率被捕捉。.结论在此篇论文中，我们演示了种零售银行客户损失分析数据挖掘方法。我们讨论了关于倾向性数据时序数据展开遗漏检测和项零售银行损失分析数据挖掘任务步骤。我们讨论枚举法在作为损失分析适当方法上用处，比较了决策树枚举法，贝叶斯网络等多种数据挖掘方法以及这些方法效果。我们最初发现显示出些有趣结果。我们客户实践检验证明了损失数据挖掘预测模型是很准确，目标导向措施也是有效。参考文献辉戈硕士,年。挖掘客户数据库电力二代策略和技巧。完整数据库营销。北森,埃格蒙特彼得森,布朗,为僧尼丝。“学习贝叶斯网络分类器对使用马尔可夫链信用评分”技术报告，荷兰乌特列支大学，信息与计算机科学学院。杯踏查瑞亚,年。“采用遗传算法直接营销反应模式”，第四国际知识发现与数据挖掘会议，页。胡茬，年......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....在提前天情况下，预测特定客户是否会自主通过电话或写信注销她他账户。利用过去连续个月所开账户为数据，在提前天情况下，预测个特定客户是否可能会将他账户转移到竞争对手手上。而账户不定仍保持开通。模型发展和随后活动焦点将会聚集到提高产品线业务及改善该项产品客户维持度和客户活跃度问题上问题保留现有客户为了划分不同客户层这个问题需要如下规则来制定模型•在连续天基础上建立个能够预测损失客户模型。•识别出最具盈利可能性最值得拥有客户群体特征以便开发种好策略使他们对我们持续支持得到保证以及获得更多拥有同样优质客户特征客户。问题客户激励政策区分出从潜在客户和非营利性客户变成盈利客户群体特征。旦找到了这些因素，我们能借助这些因素来发展风险维护和机会等各项策略来促成客户可盈利化成功转变。.数据选择像所有数据挖掘活动样，正确数量和超过重要时间段里相关数据区分对于模型进展是很关键。鉴于此，且与这个领域专家合作，我们采集了经过识别和初步审查后所需数据源。表概括了确定数据源和它们预期功能。表描述确定潜在相关数据来源。图表描述了数据挖掘来源以及它们概述以及相关流失模型......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....强尼昆兰，“决策树”机器学习，卷，号，页。强尼昆兰，年。“装袋，促进，与.算法”。在第十三届人工智能程序，页。格兰达塔斯和广，年。“神经网络黄金期货价格预测重要因素”。第四届国际会议神经网络在资本市场，页。弗里德曼，盖革和金子蜜桃撒，年。“贝叶斯网络分类器，“机器学习，卷，页。斯佩尔，年。“提高机器学习方法概述”非线性估计和分类研讨会。瑞切尔，斯佩尔，拉希姆和噶破塔，年。“将实验知识提高”。第十九机器学习国际研讨会。胡，赛尔康。“通过离散数据挖掘，推广和粗糙集特征选择”，知识和信息系国际期刊，卷，页。我们产品而选择我们竞争对手产品客户。这种情况不是单个例个客户能够在贷款周期中显示这类情况子集。此时，他她能够通过有效被刺激手段和策略影响来改变他们行为。鉴于此，这些客户态度可以被量化表现在状态图表上。表表达了客户管理优势以及预测问题。.确定缓慢客户流失。.交叉销售产品。.确定高风险客户。.确定客户可能被竞争对手挖掘。如上图中所示，个客户通过他行为，能够按组别属性在每个状态被定义时，在活跃和流失之间活动。基础上图......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....我们还获取在之后状态是“保密”或者是“注销”账户数据。这将使得我们能够检测出流失客户特征以及能够形成自愿型流失客户。基于这个考虑，条随机记录被选择，每项代表个账户，其中个是公开，剩下个是自年以来是保密。获得数据被放入个临时表格中，连接到所有产生包含每个账户账户状态每月和过去四个月相关表格。这意味着我们能够重新建立从年月开始所有字段而不仅仅是年月数据。.通过时间顺序展开在数据源中每个账户中每月都有列。在操作中，历史客户数据被划分为流失客户和保留客户。为了数据节省空间，每个月我们都核对先前个月数据。如果没有变化，我们就不增加列，有效开始日期值保持和最后次修改时数据即新列被插入保持致。如果属性发生了改变，个新有效起始日期列就会被相应增加。因此些账户记录会少于标准月数量，因为有些月份没有活动被记录下来。如，如果个账户直到年月都没有变化，最后列将会成为当前月列，被用来推算当前这个月结论。在理解这些基础后，创建客户流失模型。鉴于数据文件中数据记录是每月每户列，我们需要使用过去四个月历史数据来建立个预测模型。为了表示数据随时间和季节性行为而变化......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....起源于不同点写入数据，外部数据库，分数等，数据根据系列可操作规则即在不变化字段情况下减小了字段大小进行压缩。这个仓库包含个月数据，且在每月基础上交替循环。在当前情况下，这个周期包含个月历史信息。信用卡数据仓库是保留数据建模问题主要来源。第三方数据组相关人口和信用局信息。数据可从外部供应商得到，例如，丹麦公司。连接数据库数据提供额外预测数据。分割文件基于客户分割方案设立账户相关分割值，结合风险，盈利和外部潜在能力。该段数据结合数据提取与模型结果覆盖。支付数据库数据库存储了所有进程。数据库能够分类检查。这样数据库允许集允许日期检测，平衡和开户者和用来检查识别客户挖掘账户。.数据预处理目标数据预处理包括系列必要活动来创建个压缩文件，如下所示•反映数据随时间而变化。•识别和移除统计中不重要字段。•定义与介绍“目标”字段。•允许第二领域预处理和统计分析，这个将通过三个步骤来完成，在下面章节详细介绍。•通过时间顺序来展开。•目标值定义。•第阶段统计分析。.确定数据周期在给定有效数据以及时间周期后，我们决定选取项状态为“开通”账户记录子集开始数据选择例子是选取周期在间合法客户......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....使用数据格式，要求隐性数据成为显形，而时序被分为单独字段。为了完成这点，我们将变量分成静态变量和时间敏感度变量。静态变量不随时间而变化。例子如下账号，母姓，住址和爱好。时间敏感值每月而变化且为了找到季节性时间相关性行为保留在过去个月不同值。时间敏感值被分配到个时间前缀意味着最近个月，意味着前二个月，意味着三个月前，意味着四个月前。因此，例如，在年月到年月当前账户余额反映在表二中定义。鉴于此，下个任务是包含了在“干净”格式化文件生成额外文件以及将它们添加到结果文件。时间序列数据显示于表三，数据值设置从增加到。表二以四个月为周期时间敏感度数据库。周期与命名上个月.，当前账户余额个月前.，当前账户余额二个月前.，当前账户余额三个月前.，当前账户余额。表三按时间顺序展开数据集。.目标值定义像很多真实数据挖掘应用程序样，通常在数据仓库中是不会直接定义数据挖掘目标字段，因此，定义合适商业领域研究目标字段也是数据挖掘工作部分。在商业领域专家帮助下，我们在些存在数据中定义来区分未来例子，可能会导致错误。分类器集成是系列分类器......”。