使用数据挖掘技术提高银行促销成功率

• 作者: 黄晓茜
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 决策树 类神经网络 逻辑思回归 银行促销
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 133-135,140
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3137字
• 语种: 中文

摘要

笔者以葡萄牙商业银行2008年到2013年银行客户数据集为例,使用数据挖掘技术预测银行客户接受银行长期存款情况.通过决策树、类神经网络(ANN)和逻辑特回归(logistic)等技术构建五个预测模型,通过混淆矩阵结果看出,ANN模型预测效果最高,其预测精度达92.4%.通过预测模型为银行决策层提供决策依据,减少银行成本投入,提高了银行营销人员的促销成功率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄晓茜		1	2	1.0	1.0