【摘 要】
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随着金融的全球化和自由化进程的加快,银行业的竞争越来越激烈,依靠存贷差的传统盈利模式已经很难再持续发展下去。在营销领域,传统的粗放式的客户营销策略转向精细化的客户
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随着金融的全球化和自由化进程的加快,银行业的竞争越来越激烈,依靠存贷差的传统盈利模式已经很难再持续发展下去。在营销领域,传统的粗放式的客户营销策略转向精细化的客户营销策略,展开以客户为中心的精准营销活动已是大势所趋。所有银行营销活动都将依赖于其庞大的数据集,单纯地利用人工来分析这些数据是不可能的,数据挖掘模型有助于进行这些数据集的分析。本文以预测银行电话营销结果为目标,首先对研究问题的背景、意义、国内外研究现状以及研究方法与思路进行介绍。其次介绍了本研究中所涉及的数据挖掘技术,包括分类回归树、逻辑回归、随机森林、梯度迭代决策树等算法,在此基础上,介绍了xgboost集成学习框架。并介绍了处理不均衡数据集的边界合成少数类过抽样算法(BorderlineSMOTE),并将该算法与以上五种数据挖掘算法相结合,建立了银行电话营销分类模型。通过ROC曲线、AUC值、敏感度、特异度等指标发现,Borderline-SMOTE算法结合xgboost所得到的模型预测效果最佳,AUC值达到0.97。其次,xgboost模型不管是在预测效果还是运算效率上,都要优于本文构建的其它模型。本文还将两种信息提取方法(变量重要性分析和CART规则提取)用于提取数据集的关键信息,并揭示了几个关键属性(例如,Euribor3m、持续时间、年龄等)。这样的信息提取证实了所获得的模型对于电话营销活动管理者是可信的和有价值的。
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