摘要：客户流失分析与预测是客户关系管理的重要内容，针对客户流失问题，建立了支持向量机预测模型，针对实际客户流失数据中正负样本数量不平衡而且数据量大的特点，提出带有不同类丰义重参数的支持向量机算法CW-SVM，通过调整类权重参数改变分类面位置，提高算法分类准确性；将标准支持向量机训练问题转化为运算效率更高的核向量机问题，提出处理不平衡海量数据集的CWC-SVM算法，通过实际银行信贷客户数据集测试，该算法与传统预测算法比较，更适合解决大数据集和不平衡数据，取得较好的客户流失预测效果。

关键词：客户流失 支持向量机 客户关系管理 预测 

单位：西安交通大学管理学院; 西安710049; 上海财经大学信息管理与工程学院; 上海200433; 清华大学国家CIMS工程研究中心; 北京100084