| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 一、前言 | 第8-12页 |
| (一) 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| (二) 研究内容和思路 | 第9-12页 |
| 二、相关理论与方法 | 第12-16页 |
| (一) 客户关系管理 | 第12-13页 |
| (二) 数据挖掘 | 第13-16页 |
| 三、光大银行兰州分行客户流失现状分析 | 第16-22页 |
| (一) 光大银行兰州分行客户关系管理概况 | 第16-18页 |
| (二) 光大银行兰州分行客户流失状况 | 第18-21页 |
| (三) 应用数据挖掘进行客户流失预测的必要性与可行性 | 第21-22页 |
| 四、基于数据挖掘的光大银行兰州分行客户流失预测 | 第22-46页 |
| (一) 采集建模数据样本 | 第22-37页 |
| (二) 建立客户流失预测模型 | 第37-39页 |
| (三) 客户流失预测模型结果 | 第39-41页 |
| (四) 客户流失预测模型检验 | 第41-42页 |
| (五) 客户流失预测模型评估 | 第42-46页 |
| 五、基于流失预测的光大银行兰州分行客户管理对策 | 第46-52页 |
| (一) 流失预测模型输出结果 | 第46-47页 |
| (二) 细分客户挽留营销级别 | 第47-48页 |
| (三) 客户资产流失原因分析及对策研究 | 第48-49页 |
| (四) 客户流失挽留营销的整体工作流程 | 第49-50页 |
| (五) 实施效果及经验总结 | 第50-52页 |
| 六、结束语 | 第52-55页 |
| (一) 主要内容和结论 | 第52-53页 |
| (二) 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 附录 | 第57-100页 |
| A 样本数据获取SQL程序 | 第57-86页 |
| B 模型构建及评估R程序 | 第86-87页 |
| C 模型构建相关表 | 第87-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 作者简历 | 第101页 |