基于数据挖掘的银行客户流失预测研究

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1、西安理工大学硕士学位论文基于数据挖掘的银行客户流失预测研究姓名：高海燕申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：王建仁20070301中史摘要题日：基于数据挖掘的银行客户流失预测研究专、lk：管理科学与工稃硕士生：高海燕指导老师：工建仁副教授摘要签名：南垒垄难在银行产品同质化现象普遍存在的今天，客户选抒产品及服务的余地越来越人，客户的忠诚度越米越低，客户流火已经成为银行业最为关注的问题之一。通过分析汞J预测客户流火行为的特征计进行有被的管理，尽可能的减少客户流失是一个紧迫的问题。论文采11J了理论研究和实证研究相

2、结台的方法，基于对客户关系管理的现状、面临的问题以及国内外的应埘状况等问题的探讨，详细论述了如何应州数据挖掘技术对客户流失问题进行建模和预测。从数据挖掘和CRM的基本理论八手，以银行业为背景，以巾国建设银行某分行的客户数据为基础，运用LOGISTIc回归模型，重点描述了一种基于SAS9．1挖拥平台下的客户流失建模过程。详细叙述了客户流失模型的构造思路，从客户流失的商、lk界定，到建模所需数据集、建模变量的选择，时间段等要紊的确定，进行流失模犁的总体设计工作。在实际掺棚过程中，对包括数据的准备、清洗，变量的确立，模型的构

3、建以及模型的评价在内的挫个建模过科进行了详细分析平Il研究。沦文从初步筛选的30个预测变量中。绎过SAS9．1编群进行同归运算判定，撼终结论中确定⋯影响银行霁户流失的5个贡献度最人的预测变簧，并由此建立流失模型。针对每个稗户，将客户的文际交易数据带入模犁后，可咀得到每个客户的流失概率和流失刻度，并由此进彳了有针对性地营销，进而为银行的经营、决策提供可靠的挝化依据。通过建立客户流失模型，预测哪些客户最具有流失的倾向以及影响客广流失的关键弘『素，帮助识别风险赛广，存弃广流火之前采取针对性措施米挽留他们。这就改变了银行以往在

4、成功获得客户以后无法监控客户流必、无法有效实现客户关怀的状况。最后讨沧r如何利用模型辅助企业管理=扦进行决策，并且从客户关系营销的角度讨论了客户维系策略和提出减少客户流火的具体措施，提山背待进步研究的方向喊课题。论文将数据挖掘技术较好地应用到银行释广流失倾洲I

5、1，取得，良好的效果。【关键诃】：数据挖掘；客户关系管理：cRM：客户流火模型：【，ogistlC同归西安理工夫学硕士学位论文TitleMajor：APPLIEDRESEARCHONDATAMININGlNBANKCUSToMERCHURNManagementS

6、cienceandEngineeriggName：HaiyanGaoSignatue：Supervisor：Associate．Prof．JianrenWangSignatue：Abstract脚inbankproducthornogeneityphenomcoonuniversalexistencetoday，thewayofcustomerchooseproductandservicebeeomesvariousandthecustomer10yaltyismoreandlower．Thecustomerchurn

7、alreadybecomesoneofthemostmattersofconccrTIinbankingindustry．Throughanalyzingandforecastingthecharacteristicofcustomerchurnbehaviorandcarryingontheeffectivemanagement，thereductngofcustomerchurnasfaraspossibleisanurgentquestion．Thispaperusesthemethodwhichthefunda

8、mentalresearchandtherealdiagn05isresearchunifies，basedonqaestionandsoonquestionaswcllasdomesticandforeignapplicationscondltionwhichtothecustomerrelationsmanagementpresentsituation，facesdiscUSSion，howapplicationdataminingtechnologyindetailelaboratedtodraintheques

9、tiontothecustomertocarryoilthemodelingandtheforecast．ThepaperobtainsfroUlthedataminingandtheCRMelementarytheory，takethebankingindustryasthebackground，taketheChineseco