本文介紹了筆者在該課題項(xiàng)目中,利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法,通過設(shè)計(jì)代發(fā)客戶模型,將代發(fā)客戶進(jìn)行清洗和梳理,并對代發(fā)客戶進(jìn)行標(biāo)簽化,以及采用K2結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí),對優(yōu)質(zhì)代發(fā)客戶進(jìn)行有效識別,輔助網(wǎng)點(diǎn)營銷人員對優(yōu)質(zhì)代發(fā)客戶提供精準(zhǔn)的重點(diǎn)服務(wù),助力我省金融網(wǎng)點(diǎn)代發(fā)客群的可持續(xù)化發(fā)展,取得了良好的效果的具體過程。 

【文章來源】：電子技術(shù)與軟件工程. 2019,(24)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
1 技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程
2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法介紹
3 數(shù)據(jù)清洗
4 代發(fā)客戶標(biāo)簽化
5 客戶指標(biāo)數(shù)據(jù)的選取
6 數(shù)據(jù)預(yù)處理
7 數(shù)據(jù)建模與應(yīng)用
8 應(yīng)用情況


【參考文獻(xiàn)】：
碩士論文
[1]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在GDP和CPI中的預(yù)測應(yīng)用[D]. 王永杰.中北大學(xué) 2017
[2]基于K2評分的貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法的研究[D]. 張鴻勛.北京工業(yè)大學(xué) 2009



本文編號：3062417