پیش بینی رویگردانی مشتریان حقیقی بانک در جهت حفظ مشتریان با استفاده از روش های داده کاوی

با توجه به رقابتی شدن صنعت بانکداری در سال های اخیر، حفظ مشتریان برای بانک ها اهمیت ویژه ای یافته است . بانک ها رویگردانی مشتریان و نرخ از دست دادن مشتریان به عنوان یکی از معیارهای کلیدی سنجش در کسب وکار استفاده می کنند.هم چنین دانش نهان استخراج شده از داده ها توسط داده کاوی مهم ترین دارایی بانک ها شده و منشا مزیت رقابتی و تمایز و اعتلای برند بانک نزد مشتری خواهد بود.داده های این تحقیق شامل ویژگی های جمعیت شناختی مشتریان،اطلاعات تراکنشی و خدمات استفاده شده توسط 3632تا از مشتریان حقیقی بانک می باشد. در این تحقیق از روش بگینگ با طبقه بند منفرد درخت تصمیم ، بگینگ با k نزدیکترین همسایگی ، بگینگ با ماشین بردار پشتیبان ، استفاده شده است. با توجه به نتایج،بگینگ با طبقه بند درخت تصمیم عملکرد بهتری هم از لحاظ f_measure,AUC,G_mean نسبت به بگینگ با kنزدیکترین همسایگی و بگینگ با ماشین بردار پشتیبان دارد.در اکثر تحقیقات از طبقه بندی پایه استفاده می کنند اما با استفاده از طبقه بندی جمعی وبا قرار دادن تعدادی یادگیر پایه می توان از مشارکت آنها بهره گرفت و یک طبقه بند قوی بدست آورد.روش بگینگ واریانس را کاهش می دهد و به دوری از اورفیتینگ کمک می کند. هم چنین با توجه به نامتوازن بودن داده ها، باعث بهبود عملکرد طبقه بندی و کاهش خطا می شود .