数据挖掘在银行零售业的应用

采用数据挖掘手段,基于某银行零售业的数据,分析了客户的投资偏好。采用CART决策树进行特征筛选,发现客户群体年龄大于30岁,资产处于5万以上且工作稳定的保守型客户更倾向于购买银行基金产品。此外,还构建了逻辑回归模型对客户购买基金的概率进行预测。结果表明,通过数据挖掘相关方法所筛选得到的客户群体有更高的购买概率,因此极大地提高了银行从业人员的工作效率。