基于数据挖掘的Z银行零售客户流失研究

发布时间：2023-11-25 03:45

　　随着经济快速发展、利率市场化进程加快,以及买方市场的形成,银行业的竞争发展到白热化程度,越来越激烈,尤其是针对客户资源的争夺。有研究显示,一个新客户的获客成本远远要高于即将流失老客户的挽留成本,在这种背景下,银行越来越重视客户流失预测和分析挽留工作,因此,怎样才能提前预测客户是否具有较高的流失概率,从而采取有效的营销措施、制定合理的营销策略来挽留这些客户,这已成为银行在客户经营和业务发展方面亟需解决的问题。本文通过数据挖掘的理论分析和实证研究,为商业银行在零售客户流失和挽留方面提供了新的研究。首先,本文在阐明商业银行和Z银行的零售客户现状的基础上提出客户流失问题已成为阻碍银行发展的严峻问题,但银行对于客户流失的分析和挽留手段比较传统和落后,难以发现可能流失的客户,而且也缺乏有针对性的挽留手段,本文从而提出可以基于数据挖掘的大数据分析手段提前预测潜在流失客户,并以此为依据进行客户挽留的解决方案。其次,本文重点对Z银行客户流失问题进行了分析,以数据挖掘理论为基础,XGBoost算法为手段,采用跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM)构建了面向Z银行的零售客户流失预测模型,在模型的实证研究...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外文献综述
    1.3 研究内容及思路
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究思路
    1.4 本文的创新点
第二章 相关基础理论
    2.1 客户关系管理(CRM)理论
        2.1.1 CRM概念
        2.1.2 商业银行CRM
    2.2 数据挖掘(DM)理论
        2.2.1 数据挖掘定义
        2.2.2 数据挖掘流程
        2.2.3 数据挖掘方法
        2.2.4 数据挖掘常用算法
    2.3 本文相关方法
        2.3.1 XGBoost算法
        2.3.2 模型评价指标
第三章 Z银行零售客户现状
    3.1 商业银行经营业务
    3.2 Z银行零售客户现状
        3.2.1 Z银行零售业务发展
        3.2.2 Z银行H分行零售客户流失问题
第四章 Z银行零售客户流失预测模型构建及应用
    4.1 业务理解
        4.1.1 基本假设
        4.1.2 业务目标确定
    4.2 数据理解
        4.2.1 数据观察范围定义
        4.2.2 基础数据
        4.2.3 数据概貌分析
    4.3 数据准备
        4.3.1 样本抽取
        4.3.2 特征变量
        4.3.3 最终入模变量
    4.4 建立模型
        4.4.1 开发环境
        4.4.2 模型优化标准
    4.5 模型评估
        4.5.1 模型效果评估
        4.5.2 历史数据验证
    4.6 模型应用
        4.6.1 模型预测数据二维矩阵分析
        4.6.2 模型应用效果
    4.7 客户挽留分析
        4.7.1 流失客户共性分析
        4.7.2 客户挽留策略分析
第五章 总结与展望
    5.1 研究总结
    5.2 研究展望
参考文献
致谢
作者简介
    1 作者简历
学位论文数据集



本文编号：3867208