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任务书.docx

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任务书
任务书
一、研究背景与意义
商业银行是我国金融业的重要组成部分，对公客户是银行业务的主要来源。在市场竞争日益激烈的今天，保留现有的客户，降低客户流失率，提高客户黏性已经成为商业银行业务发展的重要课题之一。而预测对公客户的流失，则成为科学有效地管理客户关系的一个重要环节。
数据挖掘技术，是对大量数据进行分析、挖掘和处理，从中获取有价值的信息的一种技术手段。在商业银行预测对公客户流失方面，数据挖掘技术可以发现对公客户流失规律，挖掘出对公客户流失的原因，从而提高对公客户的满意度和忠诚度，从而减少客户流失率，增加收益。
二、研究目标
本研究旨在探讨数据挖掘技术在商业银行对公客户流失预警中的应用，具体目标如下：
1.分析商业银行对公客户流失的影响因素，确定对公客户流失的预测模型；
2.掌握数据挖掘常用的技术和方法，如聚类分析、关联规则挖掘、分类分析等，并结合商业银行的实际情况，确定数据挖掘的方法和步骤；
3.研究不同数据挖掘方法在对公客户流失预测中的应用效果和优缺点，提出改进意见和建议；
4.整合商业银行现有的客户信息系统，构建对公客户流失的数据源；
5.利用数据挖掘技术分析对公客户流失的数据，预警或精准预测潜在流失客户，并跟踪客户变化，为商业银行提供优质的服务和解决方案。
三、研究内容
1.商业银行对公客户流失影响因素的分析：通过对现有文献的综合资料分析和对商业银行数据的分析，确定对公客户流失的影响因素，并构建客户流失的预测模型。
2.数据挖掘技术的研究：针对商业银行对公客户流失的特点，研究常用的数据挖掘方法和工具，并分析其适用性，确定选用的数据挖掘方法和步骤。
3.商业银行对公客户流失模型的构建：利用已经获得的商业银行客户流失的历史数据，构建对公客户流失的模型，并验证预测结果的准确性和有效性。
4.数据挖掘实验的设计和结果分析：基于商业银行对公客户流失模型，利用实际数据进行数据挖掘实验，在不同的数据挖掘方法上测试流失预测模型，并分析其预测精度和误差，提出改进意见和建议。
5.对公客户流失的预警和跟踪：利用数据挖掘技术，开展对公客户流失预警，及时提醒商业银行各部门，寻找合适的解决方案，实现客户保留和流失的最优化管理。
四、研究方法
本研究采用实证研究方法和案例分析方法，以数据挖掘技术为基础，结合商业银行的实际情况，通过数据采集、数据清洗、数据预处理、数据挖掘、模型建立和实验分析等一系列研究手段，探索商业银行对公客户流失预警的应用方法。
五、研究进度计划
本研究预计在半年内完成，研究进度如下：
第一阶段：文献综述及案例分析——1个月
1.1学习相关知识，了解商业银行对公客户流失预警的研究现状和发展趋势；
1.2综合分析商业银行的实际案例，分析现有的应用模式和优化方案，对商业银行对公客户流失预警的应用情况进行案例分析。
第二阶段：商业银行对公客户流失影响因素分析——1个月
2.1分析客户流失的原因及影响因素，确定客户流失的预测模型；
2.2获取实际数据集，进行数据预处理和数据清洗，确定可用于数据挖掘的数据源。
第三阶段：数据挖掘技术的研究——1个月
3.1选择商业银行客户流失的挖掘方法和工具，分析其适用性和优缺点；
3.2结合实际数据集，进行数据挖掘实验，确定最优的数据挖掘方案。
第四阶段：数据挖掘实验和结果分析——1个月
4.1进行不同数据挖掘方法的实验，测试客户流失预测模型的准确性和效率；
4.2分析实验结果和误差，提出改进和优化建议。
第五阶段：对公客户流失预警和跟踪——1个月
5.1利用数据挖掘技术，建立对公客户流失预警系统；
5.2跟踪客户变化，及时提醒商业银行各部门，寻找合适的解决方案，实现客户保留和流失的最优化管理。
六、预期成果
1.对公客户流失的影响因素分析，客户流失的预测模型；
2.对数据挖掘技术的研究和探讨，以及不同方法的分析和比较；
3.基于商业银行对公客户流失预测模型的实验分析结果和优化建议；
4.商业银行对公客户流失预警系统的设计和实现方案；
5.研究论文。
七、研究意义
本研究探索了数据挖掘技术在商业银行对公客户流失预警中的应用方法，有助于商业银行客户服务质量的提升，同时也可以有效降低商业银行客户流失率，提高客户满意度和忠诚度，从而最终实现商业银行业务发展战略目标的达成。