1、“.....归档资料。未经允许，请勿外传,第三节系统功能及设备配置第十二章经济效益分析第节编制说明及成本费用估算第二节经营收入税金利润估算及清偿能力分析第三节财务盈利能力分析第四节不确定性分析第十三章社会经济评价第十四章研究谷为中心的电子规模产业旦形成，不但对淄博腾飞的经济起到推波助澜的作用，而且带动了相关产业的发展。作为高密集用工产业还将给淄博的就业市场带来历史性的巨变，初步估算以科工贸为体的淄博硅谷，生产中心将解决淄博就业人口人......”。

2、“.....物流和国家级规模的交易厅也将带动近人的就业市场，园区内服务业以及园区带动的第三产业相关服务将解决几千人的就业，将给淄博乃至山东省的创新经济到来前所未有的契机。另外，电子产业和物流中心都属于无污染行业，能耗低符合环保和清洁生产要求，具有很好的环境效益。因此，本项目建设具有巨大的社会效益。第十四章研究结论与建议结论电子工业能耗低环保无污染产品科技含量高经济附加值高。目前如何有效提升淄博市电子工业的规模，同时有效实现淄博市电子工业结构的升级，是实现淄博市产业结构调整，经济增长模式转变的关键所在。淄博市高新技术开发区，地址位于张东铁路以东，以南公里为杜科站，公里为胶济铁路，北面公里是桓台站紧邻中润大道，北距济青高速公里，交通方便，其建设条件优越。项目拟建地理位置优越，外部配套条件齐全，工程设计方案中应广泛采用了新技术新工艺新材料，并贯彻了经济实用安全美观的原则。本项目经投资估算和经济效益分析，年创利税万元......”。

3、“.....财务内部收益率，投资回收期年，说明本项目的经济效益显著，抗风险能力强。本项目建成后，将给建设单位带来较大的经济效益，因此，该项目的建设是合理的。此项目的建设是十分必要的可行的合理的。二建议项目建设单位在可行性研究报告批复后，要积极争取政府金融部门支持，做好资金筹措工作，以使项目顺利实施。项目建设单位应积极做好图纸设计信息网络技术方案细化和论证工作，以便项目尽快实施。项目地理位置图附表建设投资估算单位万元序号工程和费用名称估算价值建筑工程设备及安装其他费用总值固定资产投资第部分工程费用建设工程生产区深圳维多利亚视频科技有限公司电子产品生产车间生产摄像机产品车间图像处理产品车间威摄电子有限公司电子产品生产车间监视摄像机，高速球车间视频卡......”。

4、“.....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......”。

5、“.....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......”。

6、“.....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......”。

7、“.....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......”。

8、“.....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......”。

9、“.....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......”。