基于数据挖掘的银行个人客户流失识别的模型研究的开题报告.docx

基于数据挖掘的银行个人客户流失识别的模型研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着经济的发展和人民生活水平的提高，银行业的竞争越来越激烈。如何维护已有客户，提高客户满意度和忠诚度，促进业务增长，已成为银行业普遍关心的问题。
而我们知道，银行个人客户的流失是银行业发展过程中一个难以避免的问题。流失客户不仅意味着银行的业务减少，同时也代表着该行的产品和服务存在问题。因此，开发一种可以及时预测个人客户流失的模型，借以落实精细化运营的理念，助力银行从根本上解决该问题，提高客户体验，增强市场竞争力，已成为银行信息化建设与科技创新的重要方向。
在这样的背景下，本文将基于数据挖掘的方法，探寻银行个人客户流失的预测因素及规律，并建立相应的流失预测模型，以期为银行业提供科学、准确和可靠的风险外部管理工具，为银行的未来发展提供理论和实践参考。
二、研究对象
银行的个人客户数据基本包括客户的账户信息、个人信息、交易信息等。本文以某银行个人客户的交易数据为对象，探讨其客户流失的相关因素及规律，并构建相应的预测模型。
三、研究内容和方法
本文将运用数据挖掘的方法，通过对银行个人客户的交易数据进行挖掘和分析，即对现实中的数据进行处理，抽取有用的信息，构建预测模型，以期为银行业提供精准、高效、可操作的流失预警和管理工具。
具体来说，本文将主要采取以下研究方法：
1、对数据源进行清洗和处理，区分有效数据和无效数据，并进行不同层次的数据集划分与分类；
2、通过探索性数据分析（EDA）和相关性分析等方法，挖掘不同因素对客户流失的影响程度及内在关联关系；
3、选择适合该数据集特征的机器学习算法，建立数据模型，并对模型进行评估和优化；
4、最终，根据建模结果，提炼有效的管理策略，以期达到降低客户流失率、提高客户忠诚度的目的。
四、预期成果
本文预期完成的研究成果如下：
1、对银行个人客户数据进行挖掘和分析，找出影响个人客户流失的因素及规律；
2、构建针对银行个人客户流失的预测模型，实现客户流失的预警和管理；
3、提炼有效的管理策略，为银行业提供精准、高效、可操作的流失预警和管理工具。
五、论文结构安排
本文预计分为六个章节：
第一章为绪论，主要介绍本文的研究背景与意义、研究对象、研究内容和方法、预期成果以及论文结构安排。
第二章为银行客户流失的相关概念、特点和流失原因的深入探讨，为后续研究提供理论支持。
第三章对银行个人客户数据进行清洗和处理，并探索个人客户流失的数据挖掘方法和技巧，为后续研究奠定基础。
第四章选取机器学习算法，根据已经提取的有效数据特征建立流失预测模型，并对模型进行评估和优化。
第五章基于挖掘结果，深入分析可能导致客户流失的原因并提炼有效管理策略。
最后，第六章对本文的研究进行总结，并对进一步深入研究的方向提出建议。