【摘要】：近年來,隨著互聯網行業(yè)的飛速發(fā)展,互聯網金融衍生品層出不窮,加之人們不斷變化的消費理念,對于銀行業(yè)的根本——存款造成了巨大沖擊。越來越多的人愿意將一部分原本的定期存款投向新的理財產品或者用于消費。銀行有著大量的客戶數據,可以利用數據挖掘的技術來識別有意愿存款的客戶,提高營銷的效率。本文著眼于結合數據挖掘技術與實際業(yè)務對銀行營銷活動進行指導。一方面通過對數據特征進行描述性分析,從定性角度給予銀行營銷策略指導,并利用貝葉斯平滑方法以及業(yè)務特點進行新特征構建。另一方面使用決策樹、隨機森林、xgboost、LightGBM模型進行最優(yōu)參數選擇,得到最優(yōu)模型。并結合不平衡數據處理方法,對上述最優(yōu)模型加以改進,得到更為有效的分類器。通過比較模型效果,發(fā)現使用新構建特征并且處理過數據不平衡后的模型有更高的同意客戶識別度。最終將待營銷客戶數縮減為原來的1/6,這些客戶中包含了原本82.4%有意愿在銀行定期存款的客戶。使用分析得到的營銷策略指導以及最終模型能夠有效地減少銀行的成本,并對客戶進行針對性營銷,能夠高效地達到增加銀行定期存款儲備的目的。
【圖文】：

圖２－２兩種建樹方式對比＿逡逑

邐基于分類模型集成的定期存款客戶預測逡逑征中各個屬性之間的差ＩＨ生更大，從而能更好地為分析做出指導。逡逑從圖３－１可以看出，是杏同意定期存款的客戶年齡概率密度的交匯點逡逑在２９．７６和５８．５７，因此可以將年齡分割為小于３０歲、３０－邋５８歲和５８歲以上這三個逡逑年齡段，在每個年齡段上，同意定期存款的客戶概率密度與不同意的客戶有一逡逑定差異，可以以此為依據來評判客戶是否會同意定期存款。逡逑／Ｘ邐邐同意存款逡逑０．０４．邐ｘ＝２９．７６邋＼邐—不同意存款逡逑Ｉ！邋／＼逡逑／邋／邐＼ｘ＝５８．邋５７逡逑°＇ｉ邋Ｉ逡逑０邋００邐２０邐４０邐６０邐８０邐１００逡逑年齡逡逑圖３－１定期存款與杏客戶．年齡概率密度圖逡逑最近聯系持續(xù)時間是反映客戶對營銷活動興趣的有效指標，聯系時間越逡逑久，表示客戶既有一定的現金流姐傾向于投資，又對于本次活動越感興趣，很逡逑有可能會同意定期存款，圖３－２也可看出，聯系時間在２７７．５以上時，客戶同意逡逑的可能性更大，聯系時間較低時，客戶興趣極低，一般都會拒絕。而結合業(yè)逡逑務來看
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F832.2

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本文編號：2589047