客户流失率（Customer Churn Rate）是顾客流失的定量表述，用来衡量在一个特定时间段里流失的顾客数目和总共顾客数目的比例。对于商业银行来说，由于保留现有客户的成本远远小于获得新客户的成本，客户流失率往往被视为衡量其能够支持的稳定客户数量水平的主要业务指标之一。因此，准确并高效地识别与预测客户流失率对于商业银行理财业务有着显著的意义。 同时，随着大数据、云计算等新兴技术的发展，银行对客户数据的获取及分析难度相较以前有了明显的下降，这也为以数据挖掘技术为核心的客户流失分析提供了可行性。所谓数据挖掘技术，就是结合统计学原理与计算机技术，通过机器学习算法构建模型，输入海量数据让模型完成自主学习，并对未来的情况进行预测，让机器代替人脑去从海量的数据中获得更深层次、更具有价值的信息。例如，商业银行理财子公司可以依托母行庞大的客户数据，搭建客户流失预警模型。根据建模时输入的客户信息，依靠机器学习与人工智能模型完成对客户行为的学习，预测客户是否即将流失，并进一步预测客户对理财产品可能的偏好并制定精确化的挽留措施，从而提高客户的留存率以获得更高的收益。 结合上述分析，本课题的目的在于依靠数据挖掘技术以及机器学习算法，搭建一套用于预测商业银行客户流失的预警模型，为商业银行（及理财子公司）进行此类技术的开发提供参考。未来随着金融科技技术在银行的普及，此类模型能够帮助商业银行更准确地识别客户的行为，并为客户提供个性化的解决方案，实现客户与商业银行的共赢。
本文的实验数据来自于数据建模与数据竞赛平台Kaggle的“Predicting Churn for Bank Customers”项目数据集，数据包含了10000条银行客户的信息以及流失情况。这些实验数据可以帮助决策者完成数据清洗、模型选择、参数调节、模型拟合并搭建最优模型的过程。当获取到真实的银行客户数据时，可参考类似的方法进行建模及预测，提高决策效率。 对于上述实验数据，本文使用了数据清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程等方法分析数据并提取特征，以便后续的模型拟合等操作。模型方面，本文采用了逻辑回归、支持向量机、随机森林、梯度提升等常见的机器学习算法，并通过ROC曲线、AUC值等性能指标对其表现进行横向比较，并选出对本课题研究较为合适的预测模型。
本文采用的数据集包含了10000条银行客户的信息，其中每位客户有14条特征。对这些特征的具体解释如下表所示： RowNumber 行序 记录客户信息的顺序，对预测结果无影响，该列将被移除 CustomerId 客户编号 银行给每个客户的唯一编号，对预测结果无影响，该列将被移除 Surname 姓氏 客户的姓氏，对预测结果无影响，该列将被移除 CreditScore 信用分数 客户在该银行的信用积分，根据该客户过往在银行的信用记录计算而得，通常高信用分的客户更不容易流失 Geography 地区 客户所在的地区，可能会对流失率产生影响 Gender 性别 客户的性别，可能会对流失率产生影响 Age 年龄 客户的年龄，通常年龄较大的客户流失率更低 Tenure 期限 客户从正式成为银行用户至今的年限，通常年限久的客户更不容易流失 Balance 账户余额 客户在银行账户里的余额，通常账户余额越多的客户越不容易流失 NumOfProducts 产品数量 客户在银行购买理财产品的数量多少，该特征对于理财子公司来说可能尤为重要 HasCrCard 信用卡情况 客户是否在该银行有信用卡，通常有信用卡的客户更不容易流失（0代表没有，1代表有） IsActiveMember 活跃情况 客户在该银行是否是活跃用户，通常活跃用户更不容易流失（0代表不是，1代表是） EstimatedSalary 预计工资 预计客户的工资收入，通常工资收入越多的客户越不容易流失 Exited 流失情况 客户是否流失，是模型要预测的值（0代表流失，1代表未流失）