隨著社會(huì)信息化的深入,向來(lái)是新技術(shù)大展宏圖的金融領(lǐng)域不斷更新著經(jīng)營(yíng)管理方式。作為金融領(lǐng)域中發(fā)展較成熟的銀行業(yè),正在利用其自身獲得大量客戶數(shù)據(jù)的便利,從客戶信息中解析出獨(dú)特的內(nèi)在價(jià)值。面對(duì)海量數(shù)據(jù)集,如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在現(xiàn)有境地取得長(zhǎng)遠(yuǎn)的業(yè)務(wù)突破,是每一家銀行提高核心競(jìng)爭(zhēng)力不能回避的重要問(wèn)題。本文基于某銀行電話營(yíng)銷活動(dòng)中收集的數(shù)據(jù),以客戶是否購(gòu)買銀行產(chǎn)品為預(yù)測(cè)目標(biāo)。首先,介紹所研究課題的背景意義、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀、研究方法與思路;其次,介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)背景下銀行電話營(yíng)銷的相關(guān)理論和本文所采用的數(shù)據(jù)挖掘方法;再次,對(duì)實(shí)證數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)預(yù)處理,建立CART決策樹(shù)模型、邏輯回歸模型、支持向量機(jī)模型三種傳統(tǒng)學(xué)習(xí)分類器,將Stacking集成和Adaboost算法相結(jié)合設(shè)計(jì)出Stacking-Adaboost集成分類器,利用多個(gè)指標(biāo)分析評(píng)價(jià)各分類器的泛化能力。最后,根據(jù)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果為銀行電話營(yíng)銷活動(dòng)提供營(yíng)銷建議,以方便最大化利用現(xiàn)有資源,提高營(yíng)銷活動(dòng)的有效價(jià)值。
【學(xué)位單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F830.4;F274

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本文編號(hào)：2824449