数据挖掘技术在银行电话营销领域的应用

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        本文使用一家葡萄牙银行 2008 到 2010 年的数据，提出了一个预测电话销售银行长期存款是否能成功的数据挖掘方法。具体而言，我们使用了四种数据挖掘方法进行对比，分别是 logit 回归，决策树、人工神经网络与支持向量机。并使数据挖掘技术在银行电话营销领域的应用用了 AUC 和 ALIFT 两个指标利用测试集来对着四个模型进行测试，支持向量机表现出了更好的结果。再利用敏感性分析对支持向量机模型进行分析，解释了一些关键变量的作用，这种知识提取方法使得前文的获得的模型更加可靠也更容易被销售经理采用。

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关键词：数据挖掘技术 数据挖掘 电话营销 数据挖掘方法 人工神经网络 销售经理 电话营销 电话销售 葡萄牙 敏感性

指标利用测试集来对着四个模型进行测试，支持向量机表现出了更好的结果。再利用敏感性分析对支持向量机模型进行分析，解释了一些关键变量的作用，这种知识提取方法使得前文的获得的模型更加可靠也更容易被销售经理采用。