1、“.....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......”。

2、“.....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是世界十大零售银行之，这表单位万元序号项目年限原值固定资产房屋建筑折旧费净值设备折旧费净值折旧费合计净值合计无形资产及其他资产摊销估算表附表单位万元序号项目年限原值无形资产摊销净值递延资产摊销净值无形及递延资产合计摊销合计净值合计第节概述第二节可行第四节项目主要技术经济指标目提出的背景第二节项目建设必要性第节市场分析第四章建设条件及位置选择第节社会经济条第三节建设地址选择第节项目规划建设方案核准通过，归档资料。未经允许，请勿外传......”。

3、“.....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，科研开发将容纳高科技人员余人，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......”。

4、“.....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，投资利润率，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......”。

5、“.....高速球车间视频卡......”。

6、“.....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......”。

7、“.....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，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......”。

8、“.....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......”。

9、“.....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......”。