基于決策樹的銀行目標客戶預(yù)測算法

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摘要：近年來互聯(lián)網(wǎng)金融的興起對傳統(tǒng)銀行產(chǎn)生了巨大的沖擊，傳統(tǒng)銀行的優(yōu)勢在于擁有巨大的客戶數(shù)據(jù)庫，為了提高傳統(tǒng)銀行的競爭力，可以借助機器學(xué)習(xí)的方法對大量客戶進行區(qū)分，從而尋找出潛在客戶，實行高效管理。由于銀行數(shù)據(jù)量大、特征多的特點，該文通過決策樹算法對其進行分類和預(yù)測，首先觀察統(tǒng)計數(shù)據(jù)特征對數(shù)據(jù)進行清洗預(yù)處理，再利用不平衡算法解決數(shù)據(jù)量不平衡問題，最后利用決策樹算法建立最終模型，對客戶進行分類和預(yù)測，向潛在的顧客進行推薦，減少了銀行的盲目推薦費用，有效提升了推薦的成功率。（剩余5721字）