In this study, we will choose custo

In this study, we will choose customer dataset by a Chinese commercial bank from its data warehouse.
Specifically, the dataset includes 50000 customer records, from January 2011 to June 2012. We take the data from
January 2011 to December 2011 as the training data, and January 2012 to June 2012 as the test data. Through
preprocessing the dataset, such as filling in missing values and removing outliers, finally there are 46,406 valid data
records. And if the customer cancels his account during the observation period we define him as a churner. Finally
we get 421 churners accounting for 0.91% and 45,985non-churners accounting for 99.09%. The ratio of churners to
non-churners is 109.23. We can see that the customer dataset is serious imbalanced.
We consider the basic attribute indicators and business indicators of customers as input variables. Among them,
the customer basic attribute indicators include age, sex, education, income, occupation, service stars, the asset-toliabilities
ratio, etc. The business indicators include deposit accounts, deposit balance, the number of deposits, and
the amount of consumption and so on.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการศึกษานี้ เราจะเลือกชุดข้อมูลของลูกค้าธนาคารพาณิชย์จีนจากคลังข้อมูลของ
โดยเฉพาะ ชุดข้อมูลประกอบด้วยระเบียนลูกค้า 50000 ตั้งแต่เดือนมกราคมถึง 2555 มิถุนายน เราใช้ข้อมูลจาก
2554 มกราคมถึง 2554 ธันวาคมเป็นข้อมูลการฝึกอบรม และมกราคมมิถุนายน 2555 เป็นข้อมูลทดสอบ โดย
ชุดข้อมูล การประมวลผลเบื้องต้น เช่นกรอกค่าที่ขาดหายไป และเอา outliers ในที่สุดก็มีข้อมูลที่ถูกต้อง 46,406
ระเบียน และถ้าลูกค้ายกเลิกบัญชีของเขาช่วงสังเกต เรากำหนดเขาเป็น churner เป็น ในที่สุด
เราได้รับ churners 421 บัญชี 0.91% และ 45, 985non-churners บัญชี 99.09% อัตราส่วนของ churners กับ
109.23 เป็น churners ไม่ เราสามารถดูว่าชุดข้อมูลของลูกค้าอย่างจริงจัง imbalanced.
เราพิจารณาตัวบ่งชี้คุณลักษณะพื้นฐานและตัวบ่งชี้ของธุรกิจของลูกค้าเป็นตัวแปรที่ป้อนเข้าได้ ในหมู่พวกเขา,
ตัวบ่งชี้คุณลักษณะพื้นฐานลูกค้าได้แก่อายุ เพศ การศึกษา รายได้ อาชีพ บริการดาว สินทรัพย์-toliabilities
อัตรา ฯลฯ ตัวบ่งชี้ของธุรกิจรวมถึงบัญชีเงินฝาก ยอดฝาก จำนวนเงินฝาก และ
จำนวนปริมาณและอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการศึกษานี้เราจะเลือกข้อมูลลูกค้าโดยจีนธนาคารพาณิชย์จากคลังสินค้าข้อมูล .
โดยเฉพาะข้อมูลรวมถึง 50 , 000 ระเบียนลูกค้าตั้งแต่เดือนมกราคม 2554 ถึง เดือนมิถุนายน 2555 เราใช้ข้อมูลจาก
มกราคม 2011 ถึงธันวาคม 2011 ข้อมูลการฝึกอบรมและมกราคม 2555 ถึงเดือนมิถุนายน 2012 เป็นข้อมูลทดสอบ
ข้อมูล preprocessing ผ่าน ,เช่น การกรอกค่าสูญหายและลบค่าผิดปกติ ในที่สุดก็มี 46406 ถูกต้องข้อมูล
ประวัติ และถ้าลูกค้ายกเลิกบัญชีของเขาในช่วงเวลาที่สังเกตเวลาเรากำหนดให้เขาเป็น churner . ในที่สุดเราได้รับ 421 churners
บัญชี 0.91 % และ 45985non บัญชี churners สำหรับ 99.09 % อัตราส่วนของ churners

ไม่ churners เป็น 109.23 .เราสามารถดูข้อมูลลูกค้าที่ร้ายแรง imbalanced
เราพิจารณาตัวชี้วัดและตัวชี้วัดขั้นพื้นฐานของธุรกิจ ของลูกค้า เช่น ตัวแปร . ในหมู่พวกเขา
ลูกค้าพื้นฐานของตัวชี้วัด ได้แก่ อายุ เพศ การศึกษา รายได้ อาชีพ บริการดาว , toliabilities
สินทรัพย์ อัตราส่วน ฯลฯ ธุรกิจตัวชี้วัด ได้แก่ เงินฝากบัญชี ยอดเงินฝากจำนวนเงินฝากและ
ปริมาณการบริโภคและ