基于逻辑回归的银行客户流失预测研究(数据集,代码,报告)

上传者: m0_69704149 | 上传时间: 2025-05-27 20:22:42 | 文件大小: 792KB | 文件类型: ZIP
当前大数据、人工智能、云计算等科技发展迅猛,互联网进一步崛起,尤其以支付宝、微信等移动支付工具为代表,科技与金融的结合以低成本、高效率的优势迅速渗透到整个银行业。传统银行在科技进步和产业升级的背景下面临越来越严峻的挑战,客户对于金融产品和服务的选择越来越多样化,商业银行原有的活期存款、理财产品、基金产品等业务不断流入互联网,传统商业银行利润被挤压,原有的优质客户大批流失。客户是商业银行生存的保障。商业银行为了应对客户流失的现状,必然要与金融科技深度融合,通过金融科技对传统业务场景进行重塑,推动客户流失问题的缓解。基于以上情况,本文建立了Logistic回归模型并且进行了参数调优。在比较了准确率、精确率、召回率和AUC值等评价指标后,最终发现逻辑回归模型能较好的对银行客户流失进行预测。同时,本文还进一步对特征变量进行重要性排序,分析了客户流失的原因,相应的提出了一些挽留客户的策略建议,帮助银行有效地集中资源,在客户真正流失前做出更明智的挽留决策,提高绩效,保持持久的竞争力。

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