表项目名称市村党员群众服务中心单位万元序号工程或费用名称计量单位工程量估算指标元建筑工程费设备及安装工程费其它费用合计比例第部分工程费用建筑工程公用工神经网络预测过程。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，提高保证金投票方法有效性种新解释统计年鉴。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，知识和信息系统国际期刊，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，我们决定聚焦到两个流失问题上利用过去连续个月所开账户为数据，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,中文字种用于零售银行客户流失分析数据挖掘方法作者胡晓华作者单位美国费城卓克索大学信息科学学院摘要在金融服务业中解除管制，和新技术广泛运用在金融市场上增加了竞争优势。每个金融服务公司经营策略关键是保留现有客户，和挖掘新潜在客户。数据挖掘技术在这些方面发挥了重要作用。在本文中，我们采用数据挖掘方法对零售银行客户流失进行分析。我们讨论了具有挑战性问题，如倾向性数据数据按时序展开字段遗漏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。分类器集成是系列分类器，这些分类器在些方面来划分新样本。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，他们检查列表然后发现，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。挖测等，以及项零售银行损失分析数据挖掘任务步骤。我们使用枚举法作为损失分析适当方法，用枚举法比较了决策树，选择条件下贝叶斯网络，神经网络和上述分类集成数据挖掘模型。些有趣调查结果被报道。而我们研究结果表明，数据挖掘技术在零售业银行中有效性。关键词数据挖掘分类方法损失分析简介在金融服务业中解除管制，和新技术广泛运用在金融市场上增加了竞争优势。每个金融服务公司经营策略关键是保留现有客户，和挖掘新潜在客户。数据挖掘技术在这些方面中发挥了重要作用。进当地经济的发展。项目建成后，通过开展三会课民主评议党员发展党员等组织活动，进步加强党的基层组织，凝聚和调动党员积极性，可卓有成效地把党的基本路线和各项方针政策落实到基层，为全面建设小康社会服务。项目建后，可更好地促进该村社会主义新农村建设，丰富广大人民群众的精神文化生活，培养健康向上科学文明的生活习惯，倡导文明村风，使之成为精神文明建设的主阵地。项目建成后可给村民提供站式办公服务，方便群众办事。第十七章结论及建议结论本项目建设符合国家现行政策，符合当地社会经济发展的实际需要，符合村镇建设规划。项目建设方案合理，投资规模适度，建设的基础条件较好，资金来源可靠，对环境影响较小，项目建成后所发挥的效益显著，综合项目可行。二建议建议项目建设单位在实施过程中严格把握工程质量关，在保证质量安全的前提下，力争项目在规定时间竣工投入使用。温馨提示本文来自文库巴巴文档下载网站，更多文档请到文库巴巴网站下载。文库巴巴是个专注于文档的在线分享平台，提供可行性研究报告资金申请报告商业计划书立项申请报告投资分析报告立项申请报告可行性计划书管理手册项目建议书教学计划导学案项目投标书实施方案申报书全文在线免费阅读与文档下载，全站资料均为格式文档。项目名称新建党员群众服务中心建设项目建设地点村项目性质新建项目单位乡拟征用土地亩，拟征地北侧邻国道，西侧为空地，南侧与烟草站和育苗工厂相邻，东侧邻至的公路。建筑外观采用现代建筑设计风格，建筑结构形式为砖混结构设计合理使用年限为年，抗震设防裂度为度耐火等级为四级。构筑物用地面积，绿化面积。地，建筑密度为建筑总面积，容积率，绿化面积，绿化率。万元工程其他费用为万元基本预备费用万元。建设资金来源为市财政群众学习培训农业技术，可以提高他们的素质，提高种植业水平，加快该村现代烟草农业建设，促进当地经济的发展。可更好地促进该村社会主义新农村建设，丰富广大人民群众的精神文化生活，培养健康向上科学文明的生活习惯，倡导文明村风，可给村民提供项目编制单位受项目业主的委托，本项目可行性研究报告由咨询管理有限公司编制。第二章项目区域社会经济发展概况乡概况乡位于利中盆地，城的西北部齐岳山麓以北，地势平坦。素有恩施三坝不如南坪岔之说，这里土质肥沃，物产丰富，风景优美，气候宜人。是的鱼米之乡，是远近闻名的避暑游玩的旅游胜地，独特的高山草场，齐岳山成为南坪天然的绿色屏障，秀丽的田园风光如诗如画，座落在湘淹坝的朝阳洞，洞中景色奇幽美。家为成员总数的以上。评标专家要求从事相关领域工作满年，并具有高级职称或具有同等专业水平。评标委员会的评标工作受有关行政监督部门监督。市乡村党员群众服务中心项目招标情况表内容招标范围招标形式不采用招标备注项目全部部分自行委托公开邀请招标招标招标招标招标招标前期工作自主决策土建工程委托工程监理自主决策其他自主决策第十五章工程概算概算编制说明市乡村党员群众服务中心项目，征用土地亩，党员群众服务中心为综合性质的大楼，总建筑面积为平方米。概算内容包括建筑工程公用工程总图工程消防环保，工程建设费用和工程预备费用。因设备由市文体局提供，本概算没有进行计算。二编制依据中华人民共和国国家标准•建设工程工程量清单计价规范‣•湖北省建筑安装市政土石方工程消耗量定额及统基价表单位估价表‣鄂建文„‟号•湖北省施工机械台班费用定额‣鄂建文„‟号•湖北省建筑安装工程费用定额‣鄂建文„‟号恩施州近期建设工程概算定额材料价格及调差管理费用税金等有关规定。建设单位管理费按•财政部关于印发†基本建设财务管理规实到位，资金计划必须保证项目正常运行。投资使用计划投资计划项目在实施过程中，应按项目实施进度适时投入资金，确保项目按计划进行。借款偿还计划项目计划借款万元，为方便测算建设期借款利息，按等额借款方式计算，利息按月支付。第十四章财务与社会评价财务评价项目营业销售收入估算详见附表营业税金及附加本项目应缴纳营业税及附加合计为万元。其中营业税为万元按营业收入的计算城市维护建设税为万元按应交营业税的计算教育费附加为万元按应交营业税的计算土地增值税万元。企业所得税本项目应缴纳所得税万元。盈利能力分析本项目盈利能力较强，项目建成后，若按预期价格全部销售，可实现经营收入万元，所得税前利润万元，税后净利润