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文檔簡介
1、論文通過對導致證券客戶流失的原因進行分析總結和指標化，并在這些指標的基礎上利用合適的數(shù)據(jù)挖掘平臺和數(shù)據(jù)挖掘算法對證券客戶流失行為建立相應的數(shù)據(jù)模型，并將該模型應用于實際的數(shù)據(jù)分析中,達到利用該模型對未來證券客戶是否將流失進行準確預測的效果。
在數(shù)據(jù)挖掘技術方面，論文通過對數(shù)據(jù)挖掘的基本理念和常用流程進行分析，從模型相似性角度選擇了貝葉斯網(wǎng)絡算法和神經網(wǎng)絡算法，從實際建模角度選擇了Waikato大學的WEKA平臺,并針對證券
2、客戶流失分析主題設計了系統(tǒng)整體技術方案。
在流失原因分析方面,對證券交易客戶的資金賬戶注銷行為進行了分析,從客戶自身屬性、客戶行為、客戶資產和客戶接受的服務四個角度分析了導致客戶流失的原因，并建立了證券客戶流失模型圖；對涉及客戶流失的50多個指標進行了分析和統(tǒng)一的編碼管理。
在系統(tǒng)實施方面，首先采用每家營業(yè)部隨機抽取1000個客戶的采樣算法，保證了數(shù)據(jù)的簡約性和代表性；然后對建立的樣本分別采用貝葉斯網(wǎng)絡算法和
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