本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在銀行電話營銷中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 銀行電話營銷 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī) 決策樹

【摘要】：隨著金融全球化和自由化,銀行業(yè)面臨著全方位和多層次的市場競爭。技術(shù)驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的迅速發(fā)展,改變傳統(tǒng)的被動的客戶服務(wù)變?yōu)橹鲃拥目蛻絷P(guān)懷。在營銷領(lǐng)域,傳統(tǒng)的粗放式的客戶營銷策略轉(zhuǎn)向精細(xì)化的客戶營銷策略,展開以客戶為中心的營銷活動已是大勢所趨。以預(yù)測銀行電話營銷結(jié)果為研究對象,首先對研究的問題的背景、國內(nèi)外關(guān)于此問題的研究現(xiàn)狀以及研究方法與思路進(jìn)行介紹。其次是大數(shù)據(jù)時(shí)代的銀行電話營銷簡介,包括銀行電話營銷的相關(guān)理論,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和決策樹等分類方法以及大數(shù)據(jù)時(shí)代的營銷。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是并行分布式處理模型。支持向量機(jī)(SVM)通過訓(xùn)練有限樣本獲得最小誤差分類器,具有很好的分類和泛化能力。決策樹是一種樹狀的分類結(jié)構(gòu)模型。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,綜合應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和決策樹等數(shù)據(jù)挖掘方法建立銀行電話營銷分類模型,運(yùn)用案例分析法和比較分析法,通過ROC曲線、響應(yīng)率曲線和捕獲率曲線發(fā)現(xiàn),最好的結(jié)果是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其AUC值是0.97。對電話營銷提出相關(guān)建議:在未來,可以改變銀行客戶選擇策略,選擇最有可能的客戶,減少客戶聯(lián)系成本,提高效率,創(chuàng)造更多的價(jià)值;充分利用高度相關(guān)的屬性,為電話銷售經(jīng)理提供有價(jià)值的信息。希望以此相關(guān)建議為國內(nèi)銀行提供借鑒。
【關(guān)鍵詞】：銀行電話營銷 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī) 決策樹
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;F274;F832.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 研究方法與思路11-13
• 2 大數(shù)據(jù)時(shí)代的銀行電話營銷簡介13-31
• 2.1 銀行電話營銷相關(guān)理論13-14
• 2.2 分類算法綜述14-29
• 2.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代的銀行營銷29-31
• 3 銀行電話營銷數(shù)據(jù)準(zhǔn)備31-39
• 3.1 問題分析31-32
• 3.2 數(shù)據(jù)檢查32-33
• 3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理33-36
• 3.4 數(shù)據(jù)探索36-39
• 4 銀行電話營銷模型39-50
• 4.1 分類模型39-44
• 4.2 解釋性知識44-45
• 4.3 模型評價(jià)45-47
• 4.4 結(jié)論47-50
• 5 總結(jié)與展望50-52
• 5.1 全文總結(jié)50-51
• 5.2 展望51-52
• 致謝52-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 附錄-部分程序代碼57-63

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 李志遠(yuǎn);我國商業(yè)銀行營銷創(chuàng)新初探[J];經(jīng)濟(jì)問題;2005年05期

2 高心共,雷美茂;論電話營銷在我國的運(yùn)用[J];福建商業(yè)高等�？茖W(xué)校學(xué)報(bào);1999年04期

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本文編號：1025530