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数据挖掘技术在商业银行对公客户流失预警中的应用研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着国家金融管理政策的逐渐放开，商业银行的市场竞争越来越激烈，而客户流失是商业银行面临的一个严峻的挑战。对公客户是商业银行的主要经营对象，对公客户的流失不仅会对银行的经营业绩造成负面影响，还会导致信誉受损。因此，商业银行需要采用有效的措施对对公客户流失进行预警。
数据挖掘技术是指从大量未经加工的数据中自动发现模式、提取知识、寻找隐藏在数据背后的关系等技术，具有高效、自动化、准确性高等优点，已广泛应用于商业银行的风险管理、客户分析和营销等领域。本研究旨在采用数据挖掘技术，构建商业银行对公客户流失预警模型，提高商业银行预警能力和客户服务水平，有重要的理论和实践意义。
二、研究内容及方法
1.研究内容
本研究主要围绕商业银行对公客户流失预警展开，具体研究内容包括：
（1）对商业银行对公客户流失的定义和影响因素进行深入分析；
（2）梳理数据挖掘技术在商业银行中的应用现状和实践经验；
（3）基于商业银行数据挖掘技术在对公客户流失预警中的应用，构建预警模型；
（4）对模型进行实证研究和效果评估；
（5）提出商业银行对公客户流失预警的建议和改进措施。
2.研究方法
本研究采用综合研究方法，具体包括：
（1）文献研究法：系统梳理文献资料，分析商业银行对公客户流失的定义、影响因素和数据挖掘技术的应用现状，为研究提供理论支持。
（2）实证研究法：采用商业银行的历史数据作为样本，进行数据挖掘预测和模型效果评估。
（3）统计分析法：采用SPSS统计软件，对收集到的数据进行统计分析和模型建立。
（4）专家访谈法：借鉴行业专家的经验和见解，提出相应的预警建议和改进措施。
三、研究进度计划
本研究计划于2021年10月开始，预计于2022年6月完成，具体进度安排如下：
（1）2021年10月-12月：文献研究和数据收集；
（2）2022年1月-2月：数据处理和模型构建；
（3）2022年3月-4月：模型效果评估和实证分析；
（4）2022年5月-6月：预警建议和改进措施的提出和总结。
四、预期研究成果及意义
1.预期研究成果
本研究预期达到如下研究成果：
（1）深入分析商业银行对公客户流失的影响因素，为预警模型的构建提供基础；
（2）基于数据挖掘技术构建商业银行对公客户流失预警模型，并进行有效性检验；
（3）提出商业银行对公客户流失预警的建议和改进措施，为商业银行的客户服务和风险管理提供理论和实践指导。
2.预期研究意义
本研究的意义在于：
（1）提高商业银行对公客户流失预警的准确性和及时性，降低银行风险和损失；
（2）为商业银行客户服务和营销策略的制定提供支持；
（3）丰富数据挖掘在商业银行应用领域的研究内容。