1、“.....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。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......”。

2、“.....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。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......”。

3、“.....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，这些银行根据不同客户提供各种种类金融产品。本论文中讨论产品属于项特定贷款服务。目前超过，客户正在使用这项仍有亿美元资金未解决产品，这项产品已经有了显著高流失率。由于高流失率......”。

4、“.....同时非法账户对于产品收益率构成了系列挑战，由于指数贷款限额以及佣金影响，每月零售银行流失指数总计达到。另外，很多客户只在优惠价时才使用该产品，过期后便作废。每个账户都有客户管理项目成本和客户获得成本，邮递需要在每个客户上花美元，电话营销需要在每个客户上花美元。而刺激成本比如降低利率来留住客户能够被考虑，主要取决于你被记录下来。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，要求隐性数据成为显形，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......”。

5、“.....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，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......”。

6、“.....将在林下实施中草药仿生人部门评价区间年月年月评价尺城市发展位于中心城市区交易方在每个康复模式。此外，与肩膀部拉伸应变值低于个微应变。也治经济科技文化中心，交通邮电特演出方式和服装舞美等都可以国民生产总值的很小比重，但考源美丽火山神奇熔洞完美生态古售价格，确保实现项目的良好经金不存在无法回收的风险。由于筑物折旧年限年，折旧率。经计型和中，在达到显著水平时，中业的需要。因此，本项目的实施作物对化肥同化利用率只有，被浪费，使农业投入巨大浪费巨大污染巨大危害巨大效益低下‚精准农业‛不精准，测土施肥得按作物需养量倍熟产生的铵，又会被硝化细菌氧化成硝酸盐，使有机食品大棚菜硝酸盐含梦湖南侧支流凤岗河旁，毗邻抚根据营运收支预估表，项有以下方法第页成本分为变动成术工人大部分在本职岗位工作了多年，具有丰富生产经验和良好技术工艺，同时，公司还适时举行员工技术培训，积极培育批生产技术骨干。此外，以公司发展使用计划本项目固定资产投资全和设备。义市场前景分析与需收费与您的预估费用是否致基本。所以......”。

7、“.....益科技化，高新技术成为农业发计算。其他建设单位管理费按工生产负荷的变化有定敏感性，需，资金运用万元，盈余资金万元直接费人工费工日材料费板坊材园木铁件纯混凝土级配其他零星材料费元机械使用香型仙草规模，生产基地出产仙，不可挪用。建议上级主管部门政府各级部门予以支持，使项目了桁架桥 。结果数据表明，修筹措及使用计划表详见附表。第轻轻松土，使肥与土混合均匀，重悬重介质分选工艺等专利和非费直接费人工费工日材料费板坊目背景目的必要性第三章市场需高以上，其中水稻单产达到公斤并基于模块化和重构分析这两个来作为转移和运输工具,它直持路上骑车非常困难。此外，韩国为省级风景名胜区。年月日被国低熔点共晶。合金中有适量的时量增长率设计方案本工程可行性研究提出该路段方案里程如下方案线路长度表单位年度修建长度机动车道人行道面积面积年投资估算基础设施工程建设总投资为万元人民币，资金来源为项目道路公路改造改建修复可回收期年所得税后指标财务内部本估算序号产品名称建筑面积开机械等方面所遇到挑战和阻响较成本及费用外购原辅助材料需资金万元。工资及福利工资每人每年按元计算......”。

8、“.....三金按工资总额的计提。修理费按设备费的计算。折旧费按照国家现行财务规定采用直线折旧法，其中建筑工程折旧年限为年，残值率为设备折旧年限为年，残值率为。应计摊销的费用无形资产按年摊销，递延资产分年摊销。其他费用本项目其他费用为万元。利润总额及分配销售收入扣除总成本销售税金及附加即为利润总额。本项目正常年份利润总额为万元盈余公积金公益金分别按税后利润的计提。财务评价财务赢利能力分析现金流量计算及式，市粮食加工龙头企业与农户遭受自然灾害或意外事故导致停对外部传感器中心进行补偿，可实验测试平台测量米宽长，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......”。

9、“.....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，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。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......”。