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基于分类挖掘方法的商业银行个人理财业务客户流失分析
被引量:
7
1
作者
张旭梅
石瀚凌
《工业工程》
北大核心
2011年第6期126-132,共7页
针对客户流失分析中实际客户样本数据量大、流失与未流失客户样本分布不平衡的特点,提出一种基于Boos-ting与代价敏感决策树的集成方法,并将其应用于商业银行个人理财业务的客户流失分析。通过实际商业银行客户数据集测试,并与支持向量...
针对客户流失分析中实际客户样本数据量大、流失与未流失客户样本分布不平衡的特点,提出一种基于Boos-ting与代价敏感决策树的集成方法,并将其应用于商业银行个人理财业务的客户流失分析。通过实际商业银行客户数据集测试,并与支持向量机、人工神经网络和Logistic回归等方法进行比较,发现该方法能够有效解决客户流失问题。
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关键词
客户流失
数据挖掘
决策树
BOOSTING算法
代价敏感学习
商业银行个人理财业务
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职称材料
题名
基于分类挖掘方法的商业银行个人理财业务客户流失分析
被引量:
7
1
作者
张旭梅
石瀚凌
机构
重庆大学经济与工商管理学院
出处
《工业工程》
北大核心
2011年第6期126-132,共7页
基金
国家863计划重点资助项目(2008AA042302)
文摘
针对客户流失分析中实际客户样本数据量大、流失与未流失客户样本分布不平衡的特点,提出一种基于Boos-ting与代价敏感决策树的集成方法,并将其应用于商业银行个人理财业务的客户流失分析。通过实际商业银行客户数据集测试,并与支持向量机、人工神经网络和Logistic回归等方法进行比较,发现该方法能够有效解决客户流失问题。
关键词
客户流失
数据挖掘
决策树
BOOSTING算法
代价敏感学习
商业银行个人理财业务
Keywords
customer churn
data mining
decision tree
boosting algorithm
cost-sensitive learning
per- sonal financial services in commercial bank
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F270 [经济管理—企业管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分类挖掘方法的商业银行个人理财业务客户流失分析
张旭梅
石瀚凌
《工业工程》
北大核心
2011
7
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