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沉淀处理后，能满足污水综合排放标准表中三级标准生活垃圾分类收集后，集中运往附近垃圾处理场填埋处理。本项目符合国家相关产业政策及市总体发展规划要求，对产生污染物均采取各项环保防治措施，能实现达标排放。项目建设不会对环境造成污染。项目总投资及资金筹措本项目计划投资万元。项目所需资金申请银行贷款万元，其余自筹。研究范围项目建设必要性市场分析场址选择与建设条件确定建设规模和建设内容工程技术方案环境保护与安全卫生节能方案项目实施计划与招标方案组织机构与人员投资估算资金来源分析和财务分析与社会效益分析等内容。社会效益分析该项目建设有利于加快粮食仓储物流业发展，促进县国民经济健康持续快速发展，有利于保障国家粮食安全，稳定大局，实现粮食散储散运散装散卸变革，提高粮食流通自动化系统化和设施现代化水平，处漳河黄河冲积扇平原第四纪地层，以冲积物和湖积物为主。资料表明，第四纪含水岩系中存储有浅层淡水深层淡水和咸水三种类型地下水。商城地区恰好处于浅层淡水资源丰富地层，该地层内埋藏在漳河故道带型淡水，有典型河道带型规律，厚度大，富水性强，水质好。社会环境简况县位于河北省南部，境域平方公里，辖四镇五乡，个行政村，人口万。区位优势得天独厚，京广铁路京深高速公路和邯济铁路沿境而过。县辖个镇个乡镇商城镇漳河店镇李家疃镇辛义乡柏寺营乡道东堡乡北乡义乡长巷乡。县属于市都市圈范围，为市重点规划绿色卫星城之，直接接受经济辐射，可充分利用市场技术人才信息交通条件，发展城郊型经济。近年来，随着县社会经济不断发展，招商引资项目不断增多，特别是随着市产业结构调整力度进步加大，县凭借区位优势在主城工业互动发展中发挥了重要作用，是主工业园周边县区中与主工业园互动强度最大地区。从目前发展势头看，工业已经代替农业成为县支柱产业。县坚持以开发统揽经济工作全局，深入实施开放兴县工业立县惠民强县战略，强烈推进有农业县向工业县战略转移。县委县政府先后制定了系列招商引资优惠政策，在全国率先实行了透明式办公，党政权力公开透明运行，高标准规划建设了省级装备制造业聚集区，全力打造内陆地区最具竞争力投资宝地。建设条件气象条件县属华北温热带半湿润大陆性季风气候。春季干旱多风，夏季炎热多雨，秋季温和凉爽，冬季寒冷少雪。年平均气温为摄氏度，变化幅度在摄氏度至摄氏度之间，最冷月平均气温摄氏度，最热月平均气温摄氏度。平均年降雨量为毫米，月份降雨量最为集中，平均毫米，占年降水量年平收购就近收购等方式，节约了运输费用，方便了交粮群众，吸纳了粮源，目前，年均收购粮食万吨以上。项目概况项目选址项目拟选址位于县李家疃镇抹疃村北。占地面积亩。项目选址地理位置优越，交通方便，基础设施配套齐全。命名为十佳农民专业合作社年被陕西省果业协命名为省果业优秀合作组织，年被省农业厅命名为省级百强农民专业合作社。四项目目标和实施内容项目目标以市场为导向，以苹果良种苗木繁育为突破口，以科技建设规模项目规划总用地面积亩，新增仓容吨，总建筑面积，其中，散装粮食平房仓建筑方法，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