近年来随着互联网、大数据、人工智能等技术的迅速发展,整个社会经济迎来了一场数字化、网络化、信息化的变革。商业银行作为传统金融的中坚力量,受到了这场大变革带来的强烈冲击。在新的市场环境下,商业银行的客户群体不断流出,市场占有率降低,商业银行除了面临传统的竞争对手和新兴的互联网金融外,还面领着来自不同领域的挑战和竞争。因此对商业银行进行客户流失预测,制定有针对性的营销方案,预防客户流失,增强商业银行的市场竞争力十分重要。通过构建商业银行客户流失预测模型,可以有效地预测未来客户流失的概率,深入分析客户流失的根本原因,避免客户流失带来的风险和效益损失。影响商业银行客户流失的数据本身存在混频现象,客户交易数据、账户数据、行为数据等结构化数据因数据标准和存储运算能力的限制存在统计频率的差异。因此本文研究了商业银行客户流失预测这一非线性问题,针对客户数据混频这一特征,构建了基于混频数据的商业银行客户流失预测集成模型,在不丢失原始数据信息的条件下追求更准确更可信的预测结果。本文首先对国内外客户流失预测、商业银行客户流失预测、混频数据预测的研究现状做了分析与阐述。银行业的客户流失预测起步较晚,研究主要从数据同频视角切入,集中在模型构建和影响因素这两个方面。混频数据预测方法已经较为成熟,有许多针对实际问题的应用,但还没有运用到客户流失预测研究中。接着对客户流失相关的客户关系管理理论和客户流失管理理论以及建模过程中涉及的粗糙集理论进行了介绍,为研究打下了理论基础。之后,本文从多维混频的视角对商业银行客户流失预测数据进行分析,解释了选择MIDAS模型、粗糙集属性约简和人工神经网络这三种基本模型进行集成的原因。分别介绍了三种模型的原理和数学推导,构建了基于混频数据的商业银行客户流失预测集成模型。在不丢失原始数据信息的情况下,MIDAS模型保证了预测模型对混频数据的处理能力,粗糙集属性约简降低了数据维度,人工神经网络提升了模型解决非线性问题的能力,该模型能够解决商业银行客户流失预测存在的数据混频问题和数据维度问题。最后本文收集了商业银行真实的客户数据来验证模型的有效性和可行性。在实证分析中,将数据代入到基于混频数据的商业银行客户流失预测集成模型中,利用评价指标对模型的预测能力进行评分。选取了多个对比模型进行预测结果对比分析。本文的研究结果表明,考虑混频数据问题可以减少原始数据信息的丢失,从而在一定程度上提升商业银行客户流失预测模型的预测性能。本文构建的基于混频数据的商业银行客户流失预测集成模型的预测结果比其他机器学习模型和未考虑混频数据的同一机器学习模型的预测结果更准确和稳定。