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

摘要：

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Boosting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

所属期刊栏目：14

分类号：TP18;F270(自动化基础理论)

资助基金：国家863计划重点资助项目2008AA042302

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：126-132