基于决策树的银行定期存款客户预测
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究的背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 银行业务技术的研究现状 | 第10页 |
| 1.3 本文研究结构 | 第10-12页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第12-25页 |
| 2.1 决策树算法 | 第12-19页 |
| 2.1.1 决策树概述 | 第12-14页 |
| 2.1.2 决策树优缺点 | 第14-15页 |
| 2.1.3 决策树算法 | 第15-18页 |
| 2.1.4 决策树优化 | 第18-19页 |
| 2.2 不均衡数据处理方法 | 第19-22页 |
| 2.3 分类预测评估方法 | 第22-25页 |
| 第三章 银行定期存款建模实证研究 | 第25-36页 |
| 3.1 建模问题描述与数据整理 | 第25-31页 |
| 3.1.1 银行数据建模问题描述 | 第25页 |
| 3.1.2 数据来源及数据说明 | 第25-26页 |
| 3.1.3 银行存款数据预处理 | 第26-31页 |
| 3.2 数据建模 | 第31-36页 |
| 3.2.1 模型的选取与确认 | 第31-33页 |
| 3.2.2 模型的优化 | 第33-36页 |
| 第四章 总结与展望 | 第36-38页 |
| 4.1 总结 | 第36页 |
| 4.2 创新之处 | 第36页 |
| 4.3 展望 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |
