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基于分类挖掘方法的商业银行个人理财业务客户流失分析

2011-12-15分类号:F832.2;TP18;F224

【作者】张旭梅  石瀚凌  
【部门】重庆大学经济与工商管理学院  
【摘要】针对客户流失分析中实际客户样本数据量大、流失与未流失客户样本分布不平衡的特点,提出一种基于Boos-ting与代价敏感决策树的集成方法,并将其应用于商业银行个人理财业务的客户流失分析。通过实际商业银行客户数据集测试,并与支持向量机、人工神经网络和Logistic回归等方法进行比较,发现该方法能够有效解决客户流失问题。
【关键词】客户流失  数据挖掘  决策树  Boosting算法  代价敏感学习  商业银行个人理财业务
【基金】国家863计划重点资助项目(2008AA042302)
【所属期刊栏目】工业工程
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