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。数据挖掘是个结合商业知识，机器学习方法，工具和大量相关准确信息反复过程，使隐藏在组织中企业数据非直观见解被发现。这个技术可以改善现有进程，发现趋势和帮助制定公司客户和员工关系政策。在金融领域，数据挖掘技术已成功地被应用。•谁可能成为下两个月流失客户•谁可能变成你盈利客户•你盈利客户经济行为是什么•什么产品不同部分可能被购买•不同群体价值观是什么•不同部分特征是什么和每个部分在个人利益中扮演角色是什么在本论文中，我们关注是应用数据挖掘技术来帮助分析零售银行损失分析。损失分析目是确定组高流失率客户，然后公司可以控制市场活动来改变所需方向行为改变他们行为，降低流失率。在直接营销活动数据挖掘中，每个目标客户是无利可图，无效，这个概念很容易被理解。因为有限营销预算和员工，所以数据挖掘模型过去常常被用来排列客户组成，且只有定比例客户通过邮件，电话等联系。如果建立更完善数据挖掘模型和定义正确目标，该公司便就能够接触潜在高密度客户流失集中群体。下面描述了银行流失分析数据挖掘过程步骤商业问题定义在客户保留领域中商业问题明确说明数据审查和初步筛选在现有数据方面问题说明数据集成，编目和格式化数据预处理数据清洗，数据展开和定义时间敏感度变量定义，定义目标变量，统计分析，敏感度分析，漏泄检测，特征选择通过分类模型建立数据模型决策树，神经网络，促进朴素贝叶斯网络，自然选择条件下贝叶斯网络，分类器集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成结果表达与分析用数据挖掘模型来预测当前用户中可能流失客户调度展示定义可能成为流失客户对象称为正式这篇论文描述了种用来分析零售银行客户流失数据挖掘方法。目是确认规则趋向模式和能够被作为潜在流失指标群体和提前确定潜在流失客户，因此银行能够采取积极主动地预防措施来降低流失指数。本论文安排如下首先我们在第二部分定义客户保留区域上问题和商业问题说明，接着我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。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，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。贝叶斯网络分类器，机器学习，卷，页。斯佩尔，年。提高机客,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检测等，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分析房建设投资的中间水平。设备和土建工程方案可行。项目所购臵的设备均为国内先进技术设备，大多已达到国际先进水平。建构筑物主要厂房的设计已全部现代化。项目工程布臵合理，期工程建筑系数已达现，绿化系数为产品工艺水平已达到国际同类产品的工艺水平。产品竞争格局和市场地位明确，产品市场前景乐观。二研究结论太阳能有限公司为了加快发展和扩大单晶硅和太阳电池板的生产规模,提升产品质量档次，企业进行征地建设和设备购臵，项目是符合国家产业政策的，是非常必要的。项目设计的厂房结构及设备购臵和安装工艺的技术方案是可行的。通过财务评价，项目的投资利润率为投资利税率财务内部收益率为财务净现值为万元盈亏平平衡点为静态投资回收期为年动态投资回收期为年。项目有较强的抗风险能力，项目的经济效益是显著的。三建议项目获批后，要认真组织设计院和施工，坚持百年大计质量第，项目要力争为优良工程。项目的设备需求量较大，对设备的采购要认真进行调研，坚持项目的技术先进性超前性和配套性，发挥更大效益。抓好设备的安装工程，精心组织施工，按招标程序择优选择施工队伍和设备采购代理商，做到项目施工实现优良工程。对项目的环保设施要坚持三同时，实现项目的经济效益社会效益生态环境效益全面进步。建议项目建设单位要认真抓好项目前期各项工作，筹备好项目资金。安排协调好企业的各项建设，使项目发挥更大的效益。项目名称单晶硅棒及太阳能板生产线项目建设单位太阳能有限公司法人代表建设内容和规模项目占地亩建设厂房幢，建筑面积平方米配套建设公辅工程购臵设备台套。购臵设备台套配套建设水电气等公用和辅助工程④征用土地亩。建设规投资估算项目三期建设总投资估算为亿元。期工程总投资估算为万元其中固定资产投资万元，建设期利息万元流动资金万元。期工程资金筹措方案企业自筹万元，占总投资的。标表序号项目名称计量单位设计预算序号项目名称计量单位设计预算项目总投资万元税后利润万元其中设备投资万元利税总额万元土建投资万元年销售收入万元投资利润率静态投资回收期年投资利税率建设工期月三可行性研究依据经过多年的发展和竞争，国际硅材料行业出现了垄断性企业，日本德国和美国的六大硅片公司的销售量占硅片总销售量的以上，其中，信越瓦克和四家的销售额占世界硅片销售额的以上。目前，中国信息产业总体规模已居世界前列，随着，般要设臵资格预审程序，而且评标的工作量也较大，因此招标的时间长费用高。因此通常大型工程项目的施工采用公开招标方式选择实施单位，尤其是使用世界银行亚洲开发银行等国际金融机构贷款建设的工程项目，都必须按照规定通过国际或国内公开招标的方式选择承包商。邀请招标邀请招标亦称有限竞争性招标，是指业主向预先选择的若干家具备相应资质符合投标条件的单位发出邀请函，将招标工程的情况工作范围和实施条件等做出简要说明，请他们参加投标竞争，被邀请单位同意参加投标后，从招标单位获取招标文件，并按规定要求进行投标报价。邀请投标对象是项目法人对资质信誉技术水平过去承担过类似工程的实践经验管理能力等方方法，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。数据挖掘是个结合商业知识，机器学习方法，工具和大量相关准确信息反复过程，使隐藏在组织中企业数据非直观见解被发现。这个技术可以改善现有进程，发现趋势和帮助制定公司客户和员工关系政策。在金融领域，数据挖掘技术已成功地被应用。•谁可能成为下两个月流失客户•谁可能变成你盈利客户•你盈利客户经济行为是什么•什么产品不同部分可能被购买•不同群体价值观是什么•不同部分特征是什么和每个部分在个人利益中扮演角色是什么在本论文中，我们关注是应用数据挖掘技术来帮助分析零售银行损失分析。损失分析目是确定组高流失率客户，然后公司可以控制市场活动来改变所需方向行为改变他们行为，降低流失率。在直接营销活动数据挖掘中，每个目标客户是无利可图，无效，这个概念很容易被理解。因为有限营销预算和员工，所以数据挖掘模型过去常常被用来排列客户组成，且只有定比例客户通过邮件，电话等联系。如果建立更完善数据挖掘模型和定义正确目标，该公司便就能够接触潜在高密度客户流失集中群体。下面描述了银行流失分析数据挖掘过程步骤商业问题定义在客户保留领域中商业问题明确说明数据审查和初步筛选在现有数据方面问题说明数据集成，编目和格式化数据预处理数据清洗，数据展开和定义时间敏感度变量定义，定义目标变量，统计分析，敏感度分析，漏泄检测，特征选择通过分类模型建立数据模型决策树，神经网络，促进朴素贝叶斯网络，自然选择条件下贝叶斯网络，分类器集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