作者：张旭梅 石瀚凌客户流失数据挖掘决策树boosting算法代价敏感学习商业银行个人理财业务
摘要：针对客户流失分析中实际客户样本数据量大、流失与未流失客户样本分布不平衡的特点，提出一种基于Boosting与代价敏感决策树的集成方法，并将其应用于商业银行个人理财业务的客户流失分析。通过实际商业银行客户数据集测试，并与支持向量机、人工神经网络和Logistic回归等方法进行比较，发现该方法能够有效解决客户流失问题。
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《工业工程》（CN：44-1429/TH）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《工业工程》理论与应用结合，内容涵盖经营战略、决策研究、制造系统、物流系统、设施规划、工作研究、成本分析、工程经济、质量保障、诊断评价、信息管理、人机工程、生产组织、人力资源、组织重构等。读者对象主要是从事工业工程理论与应用研究的科技人员、各级政府工业和经济管理部门的决策人员、各类企业管理人员，高校师生及其他有关人员。
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