基于机器学习算法的商业银行精准营销模型研究

发布时间：2023-03-19 22:09

　　本文意在通过机器学习算法对银行零售数据进行深度挖掘,探索传统商业银行基于机器学习模型构建精准营销策略的切入点。本文使用商业银行数据分别构建基于逻辑回归算法和随机森林算法的理财产品响应预测模型,并进行结果对比分析,得出经过梯度下降优化后的逻辑回归模型效果更好的结论。并将此模型预测结果应用于实际理财产品营销中,为改变传统商业银行营销思路、提升营销精准度提供帮助。

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【文章目录】：
一、精准营销是商业银行发展的必备要素
二、基于机器学习算法的理财产品响应预测模型
    （一）业务需求理解与解析
    （二）数据搜集与整理
    （三）数据探索与分析
    （四）特征选择
三、构建基于逻辑回归算法的预测模型
四、逻辑回归模型与随机森林模型结果对比分析



本文编号：3766076