1、“.....另外为了对比，我们还获取在之后状态是保密或者是注销账户数据。这将使得我们能够检测出流失客户特征以及能够形成自愿型流失客户。基于这个考虑，条随机记录被选择，每项代表个账户，其中个是公开，剩下个是自年以来是保密。获得数据被放入个临时表格中，连接到所有产生包含每个账户账户状态每月和过去四个月相关表格。这意味着我们能够重新建立从年月开始所有字段而不仅仅是年月数据。通过时间顺序展开在数据源中每个账户中每月都有列。在操作中，历史客户数据被划分为流失客户和保留客户。为了数据节省空间，每个月我们都核对先前个月数据。如果没有变化，我们就不增加列，有效开始日期值保持和最后次修改时数据即新列被插入保持致。如果属性发生了改变，个新有效起始日期列就会被相应增加。因此些账户记录会少于标准月数量，因为有些月份没有活动被记录下来。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......”。

2、“.....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。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，我们在些存在数据中定义数据目标值，并籍此定义目标变量值，换言之，变量能够测量流失客户......”。

3、“.....定义如下状态代码状态更改日期注销原因代码公式定义为注销状态更改日期在年月和年月日之间注销原因代码在之间。自主客户流失原因代码是客户需求，自主客户流失原因代码客户需求相关价格是。根据定义，在四个月内所有客户平均折损率为。第步骤数据统计分析在时序数据集中个字段中，个重要部分是常量空字段。在早期阶段中，把他们过滤掉能大大减少数据挖掘时间以及提高模型准确性。据统计分析，序列中第步，是为了获得对数据质量初步理解未知字段数量，相关频率，早期指示，平均值和目标数据分布。在最初字段分辨第步骤数据统计分析在时序数据集中个字段中，个重要部分是常量空字段。在早期阶段中，把他们过滤掉能大大减少数据挖掘时间以及提高模型准确性。据统计分析，序列中第步，是为了获得对数据质量初步理解未知字段数量，相关频率，早期指示，平均值和目标数据分布。在最初字段分辨中，个单值在所有记录中出现超过或者为空将被认为是无价值，然后从属性集中移除字段。这些字段将在数据和源数据文件中被移除，来确保从建模步骤中被移除，因此，减少了计算时间。数据预模型化数据预模型化阶段是下步模活跃和流失之间活动。基础上图......”。

4、“.....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。模型发展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户为了划分不同客户层这个问题需要如下规则来制定模型•在连续天基础上建立个能够预测损失客户模型。•识别出最具盈利可能性最值得拥有客户群体特征以便开发种好策略使他们对我们持续支持得到保证以及获得更多拥有同样优质客户特征客户。问题客户激励政策区分出从潜在客户和非营利性客户变成盈利客户群体特征。旦找到了这些因素，我们能借助这些因素来发展风险维护和机会等各项策略来促成客户可盈利化成功转变。数据选择像所有数据挖掘活动样，正确数量和超过重要时间段里相关数据区分对于模型进展是很关键。鉴于此，且与这个领域专家合作，我们采集了经过识别和初步审查后所需数据源。表概括了确定数据源和它们预期功能。表描述确定潜在相关数据来源。图表描述了数据挖掘来源以及它们概述以及相关流失模型......”。

5、“.....起源于不同点写入数据，外部数据库，分数等，数据根据系列可操作规则即在不变化字段情况下减小了字段大小进行压缩。这个仓库包含个月数据，且在每月基础上交替循环。在当前情况下，这个周期包含个月历史信息。信用卡数据仓库是保留数据建模问题主要来源。第三方数据组相关人口和信用局信息。数据可从外部供应商得到，例如，丹麦公司。连接数据库数据提供额外预测数据。分割文件基于客户分割方案设立账户相关分割值，结合风险，盈利和外部潜在能力。该段数据结合数据提取与模型结果覆盖。支付数据库数据库存储了所有进程。数据库能够分类检查。这样数据库允许集允许日期检测，平衡和开户者和用来检查识别客户挖掘账户。数据预处理目标数据预处理包括系列必要活动来创建个压缩文件，如下所示•反映数据随时间而变化。•识别和移除统计中不重要字段。•定义与介绍目标字段。•允许第二领域预处理和统计分析，这个将通过三个步骤来完成，在下面章节详细介绍。•通过时间顺序来展开。•目标值定义。•第阶段统计分析。确定数据周期在给定有效数据以及时间周期后......”。

6、“.....，邮编电子邮箱同济大学岩土工程研究生，邮编电子邮箱摘要为了调查影响压实黄土和压实过程中的力学因素变化，在陕西省泾阳对天然黄土和压实黄土进行了常规三轴压缩试验，减压三轴压缩试验及恒定含水量条件下的减压三轴拉伸试验。这次试验模拟了近地应力的固结压力，并成功观测到了不同的破坏类型。在测试中，每份土样的试验结果都表明天然黄土和压实黄土试件通过应变硬化性能和剪切破坏面相互作用。在测试中，每份土样都出现了应变软化。剪切破坏面出现在黄土试件的共轭面，天然黄土与压实黄土试件通过剪切破环面相互作用。在测试中天然黄土样被破坏，而压实黄土完好。压实黄土与天然黄土的剪切强度几乎相同。简介中国的黄土高原有大量地层裂缝，尤其是在陕西省王等彭等李等赵等。鲁等人和胡等人对周围地层裂缝土的力学性能和物理性能进行了研究。鲁等人对压实黄土进行常规三轴压缩试验发现应力应变关系随着固结压力的增加而从应变软化向应变硬化转变。由于天然黄土被压实后的变形方向与压实的下底位盘整压力的夹角为度，所以剪切带经常出现在天然黄土和压实黄土的接触面上。江等人用天然黄土，压实黄土和地裂缝附近的压实黄土进行了固结不排水三轴试验。实验结果表明......”。

7、“.....天然黄土和压实黄土相比有较大的空隙率因此更有可能表现出应变软化。胡等人研究了不同地层深度的天然黄土的物理和机械性质，并发现不同深度的黄土的性质各有不同。天然黄土和压实黄土在不同应力路径中的表现出来的机械性质在不远的将来将对人类社会和建筑方面有极广的应用，然而，目前我们对于这方面的研究依然是片空白。在施工过程中，不同深度的土壤有不同的应力路径伦贝尔伦贝尔和马尔年蔡。对于载荷工程例如建筑或者公路来说，土壤在压缩试验中的变化可以看为是在施工工程中天然土壤的变化。对于卸荷工程例如地铁施工来说，减压三轴压缩试验是模拟施工过程中天然土壤的力学性能变化经典试验，减压三轴压缩试验中的试件侧压减小，轴向应力不变，而在施工过程中天然土壤的力学性能也会发生同样的变化和。因此这项研究的个动机就是以实验来研究土壤的压实裂纹和应力路径相同时机械性能的变化并和压实裂纹和应力路径相同时机械性能的变化做比较。从地质学来看，裂纹是由天然黄土中水平方向上的拉应力造成的王和陈彭，孙等从土力学方向研究了裂缝的形成原因......”。

8、“.....并得出结论下雨后土壤的抗拉强度小于干燥土壤的抗拉强度，从而产生裂缝。然而对于压实效果产生的裂缝对新裂缝的产生或旧裂纹的发展的影响并没有研究，因为他们使用的设备不能提供测压。在这次研究中制作了个三轴装置用来进行试验，装置中侧压力是恒定的，轴向应力减小。对于天然黄土和压实黄土的轴向力是水平方向的，可以模仿由于水平拉应力而产生的新裂缝和旧裂缝的发育。因此，研究应力路径下裂纹的发育方向是本文的另个目的。这个区域的土壤是饱和度比较低的非饱和土，因此超孔隙气压力瞬间消散，而过多的孔合法客户。另外为了对比，我们还获取在之后状态是保密或者是注销账户数据。这将使得我们能够检测出流失客户特征以及能够形成自愿型流失客户。基于这个考虑，条随机记录被选择，每项代表个账户，其中个是公开，剩下个是自年以来是保密。获得数据被放入个临时表格中，连接到所有产生包含每个账户账户状态每月和过去四个月相关表格。这意味着我们能够重新建立从年月开始所有字段而不仅仅是年月数据。通过时间顺序展开在数据源中每个账户中每月都有列。在操作中，历史客户数据被划分为流失客户和保留客户。为了数据节省空间......”。

9、“.....如果没有变化，我们就不增加列，有效开始日期值保持和最后次修改时数据即新列被插入保持致。如果属性发生了改变，个新有效起始日期列就会被相应增加。因此些账户记录会少于标准月数量，因为有些月份没有活动被记录下来。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。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......”。