随着网络技术的高速发展,互联网金融行业凭借着产品上限额度低、收益率高、操作方便等优点获取了大量年轻用户群体,在金融市场中逐渐占据一席之地。同时,由于互联网金融的发展,用户有了更多的选择,消费观念也随之转变,对金融产品呈现出多样化需求,与此同时,对银行服务要求也日益增高,客户的不稳定性变大,这使得银行逐渐处于被动选择的地位。客户的流失不仅会导致银行的整体利润下降,同时对银行的品牌形象和信誉度造成负面影响,从而形成恶行循环,造成更大规模的流失。有关研究数据表明,获取新用户成本远高于老用户成本,通常高出四倍左右。而且,用户流失减少5%将使企业的利润提高25%-85%,因此对于企业来说,减少用户流失至关重要。本文研究关键在于通过数据分析技术对银行用户数据进行分析,构建分类模型对用户流失状况进行预测,进而为企业制定挽留策略提供意见,避免用户严重流失。本文的研究内容与结果如下所示:1.论文首先阐述了数据挖掘技术在用户流失预测领域的现状、国内外应用以及现存问题,并对当前的建模流程与主流数据挖掘技术算法进行了介绍。2.基于某商业银行用户数据,通过对用户数据中的数值型变量、分类型变量、目标变量进行描述性统计,探索其与用户流失的关系,然后对数据进行数据清洗、数据变换、特征选择等预处理过程,为建立用户流失预测模型做好了数据准备。3.利用SMOTE算法解决了本文数据存在的样本不均衡问题,并基于处理之后的数据利用决策树、逻辑回归、支持向量机和XGBoost建立用户流失预测模型预测用户流失情况,并对预测结果进行对比。实验结果证明,在所采用的几个模型中,XGBoost模型具有更高的准确率,因此更适用于银行用户流失预测模型。4.将基于XGBoost的用户流失预测模型进行进一步的参数调整与优化,并针对模型的混淆矩阵以及ROC曲线进行了评估,主要评价了模型精准度,并在实际中使用到了此模型,同时观察模型对用户流失的预测成效。5.通过分析影响客户流失模型的重要因子,结合描述性统计分析,为银行挽留和关怀客户提出建议,以帮助银行利用现有资源对用户采取有针对性的流失挽回措施,有效降低用户流失,促进银行用户粘性,塑造企业品牌形象,实现企业竞争能力的提升。本文以商业银行用户流失预测作为研究内容,并且基于不平衡数据分类视角,应用前沿集成学习算法对用户流失问题进行了预测,同时为构建商业银行用户流失模型指明了路径,为银行的用户管理人员提供一个切实可行的用户流失预测模型,有助于提高银行服务质量,提高银行存量用户保有率。