是世界十大零售银行之，这些银行根据不同客户提供各种种类金融产品。本论文中讨论产品属于项特定贷款服务。目前超过，客户正在使用这项仍有亿美元资金未解决产品，这项产品已经有了显著高流失率。由于高流失率，税收受到了挑战每个月呼叫中心会受到超过个要求注销银行账户电话另外接近条记录属于缓慢流失连续超过个月以上处于不平衡状态，同时非法账户对于产品收益率构成了系列挑战，由于指数贷款限额以及佣金影响，每月零售银行流失指数总计达到。另外，很多客户只在优惠价时才使用该产品，过期后便作废。每个账户都有客户管理项目成本和客户获得成本，邮递需要在每个客户上花美元，电话营销需要在每个客户上花美元。而刺激成本比如降低利率来留住客户能够被考虑，主要取决于你被记录下来。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。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，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，构建数据们在第三部分讨论数据选择数据审查和初步筛选，然后是数据集成数据目录编辑和数据格式化数据演变和时间敏感度变量定义。接着我们讨论敏感度分析遗漏侦测和特征选择。在第四部分我们通过决策树，神经网络和贝叶斯网络和自然选择条件下贝叶斯网络和上述四种分类器集成来描述数据模型。在第五部分，我们主要讨论调查结果字段检测结果。最后，我们在第六部分得出结论。商业问题主要问题解释我们客户技术代财务管理理论，现代财务管理是康正常发展，有时甚至是导致企业衰亡，破产的罪魁。据财政部年月日发布的会计信息质量检查公告获悉，从对民营企业的检查情况看，大部分民营企业存在会计基础工作薄弱白条抵现金财务管理混乱内部管理制度不健全等问题，尤其是跨期确认收入粉饰报表的现象比较突出，被抽查的户民营企业资产不实亿元，所有者权益不实亿元，利润不实亿元。随着新经济时代的到来以及中国加入，民营企业的生存环境发生了巨大变化，民营企业的财务管理的环境观念目标内容等也必将受到巨大的影响和冲击。为了适应这种新形但从年代开始，这种情况慢慢得到了改善，尤其随着改革开在我国，财务和会计长时间无法区分，制约了财务管理的发展。为了适应这种新形势新情况和高要求，提升和创新民营企业财务管理已迫在眉睫。济时代的到来以及中国加入，民营企业的生存环境发生了巨大变化，民营企业的财务管理的环境观念目报表的现象比较突出，被抽查的户民营企业资产不实亿元，所有者权益不实亿元，利润不实亿元。随着新经据财政部年月日发布的会计信息质量检查公告获悉，从对民营企业的检查情况看，大部分民营企容易在些问题上出现导向型，而这种正是制约民营企业健康正常发展，有时甚至是导致企业衰亡，破产的罪魁。气价格，天然气汽车的缺点，天然气汽车品牌，其变化许可值为，之后进行三级减压，而其阀口的开启程度由发动机工作时的真空度的大小自动调节，但是可以调节初始开度力降到如此低的气压是很难的，同时需要将气压稳定在所要求的范围内，从而达到由减压器出口流出的低压气量，。突然输出放气时，最大流量可达，当气瓶压力小于时，仍能对发动机正常供气。符合标准减压调节器各部分应符合标准的有关规定。设计思路根据国内外文献资料，了解有关天然气汽车供气系统减压装置的基本情况。设计种符合上述规范的减压装置，其中包括方案设计及工作原理的分析，总项目涉及公路铁路港口能源环保电子信息金融商业旅游房地产机械化工纺织医药钢铁轻工高新乙酸钠开发和推广应用起步较晚，与国外相比，存在生产厂家较少产量较低布局不合理应用不普遍等问题。而双乙酸钠作为种新型的防腐剂，其无毒无害无致癌无畸变的特性被世界卫生组织和联合国粮农组织认定为毒性物质。目前，联合国粮农组织和世界卫生组织均批准双乙酸钠作为食品粮食饲料的防霉剂。年，我国食品使用卫生标准将其列为粮食及食品防霉防腐剂，并作为我国重点开发的精细化工产品之，目前我国卫生部和技术监督局也批准允许其作为食品和饲料添加剂使用。我国年代初开始开发研制双乙酸钠，年投人口密度人。改善生态环境目标。项目实施后，新增林草植被，其化钠溶液完全吸收，该溶液总质量与反应时间的变化关系如图上述反应产生二氧化碳的质量为计算该赤铁矿石中氧化铁的质量分数年江苏省徐州市中考化学模试卷参考答案与试题解析选择题•泰州下列变化过程中，属于化学变化的是百炼成钢风吹草动玉石摔碎滴水成冰考点化学变化和物理变化的判别化学变化的基本特征物理变化的特点专题生产生活环保类简答题分析本题考查物理变化和化学是世界十大零售银行之，这些银行根据不同客户提供各种种类金融产品。本论文中讨论产品属于项特定贷款服务。目前超过，客户正在使用这项仍有亿美元资金未解决产品，这项产品已经有了显著高流失率。由于高流失率，税收受到了挑战每个月呼叫中心会受到超过个要求注销银行账户电话另外接近条记录属于缓慢流失连续超过个月以上处于不平衡状态，同时非法账户对于产品收益率构成了系列挑战，由于指数贷款限额以及佣金影响，每月零售银行流失指数总计达到。另外，很多客户只在优惠价时才使用该产品，过期后便作废。每个账户都有客户管理项目成本和客户获得成本，邮递需要在每个客户上花美元，电话营销需要在每个客户上花美元。而刺激成本比如降低利率来留住客户能够被考虑，主要取决于你被记录下来。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。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