基于決策樹(shù)的銀行定期存款客戶預(yù)測(cè)
發(fā)布時(shí)間:2021-10-21 16:40
近年來(lái),互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品也應(yīng)運(yùn)而生,對(duì)于銀行業(yè)的理財(cái)產(chǎn)品也造成了很大的沖擊。由于其利息、費(fèi)用、時(shí)間上都相較于傳統(tǒng)的銀行理財(cái)產(chǎn)品更有優(yōu)勢(shì),越來(lái)越多的人選擇將銀行的定期存款投向互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品,這也意味著銀行業(yè)的客戶資源的流失。而銀行作為傳統(tǒng)的金融行業(yè)有著大量的客戶數(shù)據(jù),但對(duì)數(shù)據(jù)的利用上卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,數(shù)據(jù)的增加并沒(méi)有帶來(lái)信息的增長(zhǎng),未真正挖掘數(shù)據(jù)存在的巨大信息量并通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的巨大效益。此本文著眼于如何通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),提高銀行定期存款訂閱的成功率,在考慮數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題的前提下,對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并根據(jù)最終分類結(jié)果進(jìn)行針對(duì)性的訂閱推薦以減少銀行的成本,最終達(dá)到增加銀行效益的目的。在數(shù)據(jù)挖掘分析中,本文首先采用不平衡算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,利用決策樹(shù)算法,對(duì)客戶類型特征進(jìn)行選擇并分析,最終找出對(duì)銀行定期存款認(rèn)購(gòu)影響較大的特征,針對(duì)相應(yīng)的特征表現(xiàn)進(jìn)行客戶分類,對(duì)可能認(rèn)購(gòu)的客戶進(jìn)行推薦,降低銀行盲目推薦的成本,有效提高推薦成功率。
【文章來(lái)源】:蘇州大學(xué)江蘇省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:41 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究的背景與意義
1.1.1 研究的背景
1.1.2 研究的意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1.2.2 銀行業(yè)務(wù)技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究結(jié)構(gòu)
第二章 數(shù)據(jù)挖掘概述
2.1 決策樹(shù)算法
2.1.1 決策樹(shù)概述
2.1.2 決策樹(shù)優(yōu)缺點(diǎn)
2.1.3 決策樹(shù)算法
2.1.4 決策樹(shù)優(yōu)化
2.2 不均衡數(shù)據(jù)處理方法
2.3 分類預(yù)測(cè)評(píng)估方法
第三章 銀行定期存款建模實(shí)證研究
3.1 建模問(wèn)題描述與數(shù)據(jù)整理
3.1.1 銀行數(shù)據(jù)建模問(wèn)題描述
3.1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)說(shuō)明
3.1.3 銀行存款數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.2 數(shù)據(jù)建模
3.2.1 模型的選取與確認(rèn)
3.2.2 模型的優(yōu)化
第四章 總結(jié)與展望
4.1 總結(jié)
4.2 創(chuàng)新之處
4.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)銀行業(yè)發(fā)展的影響研究[J]. 張素素. 商場(chǎng)現(xiàn)代化. 2014(29)
[2]余額寶對(duì)商業(yè)銀行的挑戰(zhàn)及啟示[J]. 李倩玉. 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息. 2014(06)
[3]余額寶們會(huì)革了銀行的命嗎[J]. 胡鋒. 四川水泥. 2014(03)
[4]淺析余額寶對(duì)我國(guó)銀行業(yè)的影響[J]. 侯彬鑫. 東方企業(yè)文化. 2013(23)
[5]淺析銀行理財(cái)產(chǎn)品與定期儲(chǔ)蓄存款的差異[J]. 李霞,朱琪蓉. 金融理論與教學(xué). 2012(01)
[6]基于市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的銀行存款利率定價(jià)策略研究[J]. 劉蜀曦. 新金融. 2011(11)
[7]我國(guó)私人銀行業(yè)務(wù)發(fā)展研究[J]. 仲武冠. 銀行家. 2011(03)
[8]商業(yè)銀行營(yíng)銷策略:國(guó)際比較與對(duì)策建議[J]. 李萍. 福建論壇(社科教育版). 2010(10)
[9]數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀綜述[J]. 王立偉. 圖書(shū)與情報(bào). 2008(05)
[10]國(guó)外先進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘工具的比較分析[J]. 張雪英. 計(jì)算機(jī)工程. 2003(16)
碩士論文
[1]數(shù)據(jù)挖掘中決策樹(shù)分類算法的研究[D]. 胡小剛.華中師范大學(xué) 2002
本文編號(hào):3449357
【文章來(lái)源】:蘇州大學(xué)江蘇省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:41 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究的背景與意義
1.1.1 研究的背景
1.1.2 研究的意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1.2.2 銀行業(yè)務(wù)技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究結(jié)構(gòu)
第二章 數(shù)據(jù)挖掘概述
2.1 決策樹(shù)算法
2.1.1 決策樹(shù)概述
2.1.2 決策樹(shù)優(yōu)缺點(diǎn)
2.1.3 決策樹(shù)算法
2.1.4 決策樹(shù)優(yōu)化
2.2 不均衡數(shù)據(jù)處理方法
2.3 分類預(yù)測(cè)評(píng)估方法
第三章 銀行定期存款建模實(shí)證研究
3.1 建模問(wèn)題描述與數(shù)據(jù)整理
3.1.1 銀行數(shù)據(jù)建模問(wèn)題描述
3.1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)說(shuō)明
3.1.3 銀行存款數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.2 數(shù)據(jù)建模
3.2.1 模型的選取與確認(rèn)
3.2.2 模型的優(yōu)化
第四章 總結(jié)與展望
4.1 總結(jié)
4.2 創(chuàng)新之處
4.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)銀行業(yè)發(fā)展的影響研究[J]. 張素素. 商場(chǎng)現(xiàn)代化. 2014(29)
[2]余額寶對(duì)商業(yè)銀行的挑戰(zhàn)及啟示[J]. 李倩玉. 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息. 2014(06)
[3]余額寶們會(huì)革了銀行的命嗎[J]. 胡鋒. 四川水泥. 2014(03)
[4]淺析余額寶對(duì)我國(guó)銀行業(yè)的影響[J]. 侯彬鑫. 東方企業(yè)文化. 2013(23)
[5]淺析銀行理財(cái)產(chǎn)品與定期儲(chǔ)蓄存款的差異[J]. 李霞,朱琪蓉. 金融理論與教學(xué). 2012(01)
[6]基于市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的銀行存款利率定價(jià)策略研究[J]. 劉蜀曦. 新金融. 2011(11)
[7]我國(guó)私人銀行業(yè)務(wù)發(fā)展研究[J]. 仲武冠. 銀行家. 2011(03)
[8]商業(yè)銀行營(yíng)銷策略:國(guó)際比較與對(duì)策建議[J]. 李萍. 福建論壇(社科教育版). 2010(10)
[9]數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀綜述[J]. 王立偉. 圖書(shū)與情報(bào). 2008(05)
[10]國(guó)外先進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘工具的比較分析[J]. 張雪英. 計(jì)算機(jī)工程. 2003(16)
碩士論文
[1]數(shù)據(jù)挖掘中決策樹(shù)分類算法的研究[D]. 胡小剛.華中師范大學(xué) 2002
本文編號(hào):3449357
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