典型文献
基于决策树的客户流失预测模型
文献摘要：
随着证券市场竞争的日益加剧,证券行业客户数量呈现动态增长模式,但是在大量客户开户的同时,又有大批客户流失,带来较多的无交易客户,导致业务与收入总量增长相对趋缓,出现"增量不增收"的现象.准确预测潜在流失客户,对这些客户实施差异化营销和服务已成为当前证券企业的迫切需求.基于证券客户交易的历史数据,在给出证券流失客户定义的基础上,选择合适的自变量和因变量时间窗口,建立信息熵,趋势值和波动值三类特征指标体系,使用CART算法建立决策树模型,并采用交叉验证法选取最优决策树,实现依据历史交易数据对客户是否流失进行预测.数据实验结果表明,所提出的预测方法可以较准确地对潜在流失客户进行预测.
文献关键词：
客户流失;衍生指标;决策树;CART算法;预测模型
中图分类号：
作者姓名：
张静怡;胡俊英;李卫斌
作者机构：
厦门大学经济管理学院,福建厦门 361005;西北大学数学学院,陕西 西安 710127;西安电子科技大学北斗时空智能研究中心,陕西 西安 710126
文献出处：
引用格式：
[1]张静怡;胡俊英;李卫斌-.基于决策树的客户流失预测模型)[J].纯粹数学与应用数学,2022(02):143-152
A类：
B类：
客户流失预测模型,证券市场,日益加剧,证券行业,行业客户,户数,增长模式,开户,易客,长相,趋缓,准确预测,差异化营销,营销和服务,前证,历史数据,因变量,时间窗口,立信,信息熵,势值,特征指标,CART,立决,决策树模型,交叉验证法,最优决策,交易数据,衍生指标
AB值：
0.435779
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