基于决策树的银行目标客户预测算法

近年来互联网金融的兴起对传统银行产生了巨大的冲击,传统银行的优势在于拥有巨大的客户数据库,为了提高传统银行的竞争力,可以借助机器学习的方法对大量客户进行区分,从而寻找出潜在客户,实行高效管理。由于银行数据量大、特征多的特点,该文通过决策树算法对其进行分类和预测,首先观察统计数据特征对数据进行清洗预处理,再利用不平衡算法解决数据量不平衡问题,最后利用决策树算法建立最终模型,对客户进行分类和预测,向潜在的顾客进行推荐,减少了银行的盲目推荐费用,有效提升了推荐的成功率。