如今银行之间的竞争愈发激烈,近几年在国家政策的支持下大大小小的地方性银行以及互联网金融正在逐渐占领市场,以其产品限额低、交易灵便、收益高等特点迅速吸引了大批年轻且优质的客户群体,因此准确地预测客户是否即将流失并及时采取恰当的挽留方案,是银行提高整体竞争力的重点。本文主要讨论的是以树模型为基础的客户流失预警模型,根据某银行提供的客户各项基本信息和业务数据预测客户是否即将流失,以便银行更好的针对被预测为即将流失的客户采取积极的挽留措施,从而降低客户流失率。本文创造性地利用XGBoost模型预测客户的流失概率,预测效果明显优于之前学者使用的决策树和随机森林模型。本文首先介绍了目前银行在客户管理中的不足之处以及防止客户流失的必要性,同时分析了以数据挖掘技术为理论基础的客户流失预警模型的发展状况;接着对决策树、随机森林和XGBoost三种树模型的理论原理进行详细阐述;然后介绍了数据处理过程中的几个关键步骤:处理异常值与缺失值,计算衍生变量,筛选变量以及处理数据不平衡问题;最后将处理好的数据代入模型之中进行训练并调整重要参数,根据AUC值等模型评估指标最终选择XGBoost模型进行客户流失概率的预测。结尾对如何有效挽回流失用户提出几点可行性建议。