1、“.....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......”。

2、“.....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......”。

3、“.....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。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......”。

4、“.....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......”。

5、“.....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......”。

6、“.....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分析南试用版环境空气质量标准城市区域环境噪声标准工程设计节能技术暂行规定建筑防雷设计规范建筑设计防火规范东乡县经济开发区项目建设规划要求编制范围针对本项目的特点任务与要求，对其建设的背景建设的意义和市场需求状况进行了认真的调查研究与分析。在项目建设条件分析的基础上，对项目的建设内容建设规模建设资金等方面进行了全面的安排。通过定性分析和定量计算，深入分析论证了本项目建设的必要性经济的合理性与实施的可行性。其主要内容如下项目市场分析建设条件与选址投资估算与资金筹措经济效益分析项目的结论及建议项目概述项目主要建设内容与规模本项目规划用地亩总建筑面积平方米。其中计划建设彩印生产车间平方米，原料仓库平方米，成品仓库平方米，办公职工生活用房及其它辅助用房平方米。并配套建设道路停车场围墙绿化环保设施供配电给排水消防等公用辅助工程......”。

7、“.....海德堡超霸张，后序加工设备有全自动覆膜机自动糊盒机自动粘箱机自动裱纸机装订机海德堡折页机自动模切机钉箱机等，单面瓦瓦瓦生产线及各类制版印刷装订装潢精装设备。项目建成后，将形成年产万册书刊画册，亿个彩印包装箱的生产能力。环保现代高新印刷技术的应用解决了传统印刷存在的污染问题，本项目生产过程基本无污染，对环境影响不大。节约能源建筑工程和生产均尽量使用节能新材料新工艺新技术，从而最大限度地实现了节能降耗。项目总投资与资金筹措项目计划总投资亿元。首期投资万元，固定资产投资万元，其中设备万元，厂房万元，公用设施及其他万元。安装德国产海德堡全开五色印刷机台，德国产海德堡对开印刷机台，全自动覆膜机台，手动覆膜机台，台湾产全自动裱纸机台，台湾产全自动模切机台，台湾产全自动糊盒机台，手动模切机台，单面瓦瓦生产线各条。以及印前制版设备印后加工设备余台。二期投资万元，主要用于部分厂房和辅助设备的投入，扩建厂房平方米，新上德国产海德堡全开色印刷机台，印后辅助设备全自动覆膜机台，台湾产全自动裱纸机台，台湾产全自动模切机台，台湾产全自动糊盒机台，手动模切机台......”。

8、“.....项目建设资金全部由单位自筹。二项目建设的背景与意义地域背景东乡是江西省抚州市的新兴工业区。东乡区位优越，县城距南昌公里，距抚州公里。东乡经济开发区为省级经济开发区，经过近几年的集聚发展和快速膨胀，开发区根据县委勇当科学发展先锋队，奋力冲刺全省强的发展要求，形成了以食品包装机械电子纺织服装医药化工为主导的四大支柱产业。政策背景轻工业在我国的国民经济发展中直占据着重要地位，是我国发展最早经济规模最大的工业部门之。无论生产总值出口创汇从业人数和在整个国民经济中的比重，都在各个工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......”。

9、“.....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。•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......”。