| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 研究内容及主要工作 | 第10-11页 |
| 第二章 银行电话营销及相关技术 | 第11-27页 |
| 2.1 电话营销的相关理论 | 第11-13页 |
| 2.2 传统的电话营销方法及优缺点 | 第13-14页 |
| 2.3 数据挖掘技术概括 | 第14-16页 |
| 2.4 本研究所用数据挖掘技术方法 | 第16-21页 |
| 2.4.1 逻辑回归 | 第16-18页 |
| 2.4.2 CART | 第18-20页 |
| 2.4.2.1 CART的生成 | 第18-20页 |
| 2.4.2.2 决策树的优缺点 | 第20页 |
| 2.4.3 随机森林 | 第20-21页 |
| 2.4.4 gbdt | 第21页 |
| 2.5 不平衡数据处理 | 第21-25页 |
| 2.5.1 borderline-SMOTE算法 | 第24-25页 |
| 2.6 基于数据挖掘的电话营销 | 第25-27页 |
| 第三章 xgboost集成学习框架 | 第27-32页 |
| 3.1 简介 | 第27页 |
| 3.2 算法原理 | 第27-30页 |
| 3.2.1 正则化项 | 第29-30页 |
| 3.2.2 树的生成 | 第30页 |
| 3.3 优缺点 | 第30-32页 |
| 第四章 银行电话营销数据集 | 第32-38页 |
| 4.1 数据来源 | 第32-33页 |
| 4.2 描述性分析 | 第33-36页 |
| 4.3 数据预处理 | 第36-38页 |
| 第五章 实证分析及结果分析 | 第38-49页 |
| 5.1 分类模型性能评价指标 | 第38-40页 |
| 5.2 模型构建 | 第40-44页 |
| 5.2.1 基于CART的电话营销效果预测模型构建 | 第40-41页 |
| 5.2.2 基于xgboost的电话营销效果预测模型构建 | 第41-44页 |
| 5.2.3 其它模型 | 第44页 |
| 5.3 结果分析 | 第44-47页 |
| 5.4 结论 | 第47-49页 |
| 研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 在学期间科研成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |