Stacking集成模型在银行电话营销中的应用

发布时间：2020-09-22 13:24

　　 随着社会信息化的深入,向来是新技术大展宏图的金融领域不断更新着经营管理方式。作为金融领域中发展较成熟的银行业,正在利用其自身获得大量客户数据的便利,从客户信息中解析出独特的内在价值。面对海量数据集,如何利用数据挖掘技术在现有境地取得长远的业务突破,是每一家银行提高核心竞争力不能回避的重要问题。本文基于某银行电话营销活动中收集的数据,以客户是否购买银行产品为预测目标。首先,介绍所研究课题的背景意义、国内外研究现状、研究方法与思路;其次,介绍大数据技术背景下银行电话营销的相关理论和本文所采用的数据挖掘方法;再次,对实证数据进行数预处理,建立CART决策树模型、逻辑回归模型、支持向量机模型三种传统学习分类器,将Stacking集成和Adaboost算法相结合设计出Stacking-Adaboost集成分类器,利用多个指标分析评价各分类器的泛化能力。最后,根据模型的预测结果为银行电话营销活动提供营销建议,以方便最大化利用现有资源,提高营销活动的有效价值。
【学位单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F830.4;F274

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本文编号：2824449