1、“.....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检被记录下来。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，我们需把过去独立四个月数据结合在个数据文件里，而在数据文件里每个账户有个包含过去四个月金融信息列。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......”。

2、“.....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......”。

3、“.....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。利用粗糙集理论和操作数据库，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......”。

4、“.....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，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......”。

5、“.....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......”。

6、“.....主要包括住宅楼及临街店铺幼儿园及阅览棋牌室停车场室外附属用房及其配套系统即括住宅楼停车场及室外附属用房内的给排水电气消防安全和室外的硬化绿化亮化围墙等工程建设。六施工实施进度本项目严格按照国家有关项目建设程序进行，项目实施进度包括准备工作，土建工程勘察设计施工竣工验收，附属设备的选购安装调试及验收等阶段。本项目建设期从年月至年月。七投资估算及融资项目总投资万元，资金来源为自筹和银行贷款，比例。筑装饰工程给排水及消防电气工程管理用房及门卫室工程建筑装饰工程给排水及电气消防工程幼儿园建筑装饰工程给排水及电气消防工程阅览棋牌室工程建筑装饰工程给排水及电气消防工程绿化及亮化工程室外道路工程室外给排水工程电气及消防工程其它配套附属工程围墙工程供电工程元弱电工程元二工程建设其它费用元土地征用费亩拆迁费元临时设施费及场地准备费临时设施费及场地准备费工程勘察费元按建筑面积元平米计取工程设计费元财政部财建号，按建筑安装工程。工程监理费元工程建设监理收费标准发改价格号计取招标代理服务费元累进法国家计委计价格号工程咨询费元国家计委计价格号......”。

7、“.....第年投资万元，第二年投资万元涨价预备费四建设期利息建设期第年贷款利息元建设期贷款万元，年次性到位。建设期第二年贷款利息元建设总投资合计二三四建筑总面积元第十三章财务分析第节项目经济效益分析测算依据国家计委建设部联合发布的建设项目经济评价方法与参数第二版。中华人民共和国建设部发布的房地产项目经济评价方法。各类费用预测标准均执行吉安市人民政府关于保障性住房建设行政事业性收费标准的通知。吉安市保障房管理办法。国家现行财税制度和相关法规。相关专业提供的资料和数据。二公租房项目开发成本估算公租房的开发成本构成如下按照法律法规规定用于土地征用及拆迁补偿等所支付的征地和拆迁安臵费。开发项目前期工作所发生的工程勘察规划及建筑设计施工通水通电通气通路及平整场地等勘察设计和前期工程费。列入施工图预决算项目的主体房屋建筑安装工程费，包括房屋主体部分的土建含地基处理费工程费水暖电气安装工程费及附属工程费。在小区用地规划红线以内，与住房同步配套建设的住宅小区基础设施建设费......”。

8、“.....管理费按照不超过上述至项目费用之和的计算，本报告以进行估算。本项目开发建设的公租房均为多层住宅，其开发成本估算为元，详见公租房开发成本估算表。开发成本估算表序号项目名称单位总成本单位成本元万元征地拆迁及补偿费用万元咨询勘察设计和工程监理费等万元建筑安装工程费万元建设管理费用万元临时设施费及场地准备费万元建设规费万元贷款利息万元建设期两年利息开发成本万元预备费用万元工程总投资万元第二节价格测算价格预测公租房基准价格由开发成本税金两部分构成。本项目测算的公租房,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检被记录下来。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......”。

9、“.....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，我们需把过去独立四个月数据结合在个数据文件里，而在数据文件里每个账户有个包含过去四个月金融信息列。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......”。