基于混合采样和集成学习的银行营销数据分析及应用研究

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随着大数据时代的到来,银行的单一金融产品很难满足不同用户的需求,同时,传统的营销策略面临着严峻的市场挑战。因此,银行业迫切需要基于大数据驱动的精准营销来帮助银行寻找目标客户并为客户推荐合适的金融产品。有效地挖掘营销数据中的有用信息对提高银行核心竞争力显得尤为重要。本文是以公开数据集bank marketing营销数据集为背景,预测银行客户是否会认购定期产品为目的来进行研究的。主要工作如下:(1)构造客户认购行为特征。从数据本身出发,进行相关统计分析并对数据进行特征工程。然后,提取出重要特征进行后续数据分析工作。(2)由于本数据集中数据极不平衡,综合分析传统采样的优缺点,提出了TBS混合采样算法(Tomek Links+Borderline-SMOTE)进行采样。TBS混合采样算法首先进行Tomek Links欠采样,剔除了多数类样本中的部分边界点。再通过Borderline-SMOTE过采样,扩充了少数类样本。实验结果表明,该算法与其他三种采样算法相比,能有效地提升少数类样本的识别率。(3)根据本数据集的时间序列性以及特征维度小等特点,本文提出了Stacking-LSTM模型,该模型是通过将随机森林、Xg Boost、Light GBM这三种传统的分类器进行Stacking集成,同时将组合特征输入到LSTM模型中,进行有效的分类预测。另外,设置三组不同的实验,利用AUC、召回率、准确率和RMSE等多种分类评价指标来评估该模型的分类预测效果。实验结果表明,经过TBS混合采样后的Stacking-LSTM模型的AUC可达到96.98%。这极大提高了银行营销的成功率,这为银行从业人员进一步节约人力成本、提高银行的工作效率提供了参考方向。
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