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基于营销响应的银行大数据应用研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 引言第9-12页
    1.1 研究背景与目的第9-10页
    1.2 研究思路与创新点第10-11页
        1.2.1 研究思路第10页
        1.2.2 创新点第10-11页
    1.3 技术路线图第11-12页
2 文献综述与理论基础第12-26页
    2.1 文献综述第12-18页
        2.1.1 我国银行大数据应用现状第12-13页
        2.1.2 数据库营销研究综述第13-14页
        2.1.3 响应模型研究综述第14-16页
        2.1.4 客户细分模型研究综述第16-18页
    2.2 理论基础第18-26页
        2.2.1 数据库营销第18-21页
        2.2.2 响应模型分析方法第21-24页
        2.2.3 客户细分模型分析方法第24-26页
3 数据准备工作第26-36页
    3.1 数据选取说明第26-29页
    3.2 数据预处理第29-34页
        3.2.1 字符变量重新编码第29-30页
        3.2.2 过度抽样第30-31页
        3.2.3 构造训练集和验证集第31页
        3.2.4 变量初次筛选第31页
        3.2.5 填补缺失值第31页
        3.2.6 处理离群值第31-32页
        3.2.7 方法压缩分类变量第32页
        3.2.8 变量聚类筛选连续变量第32-34页
    3.3 数据描述统计分析第34-36页
4 营销响应模型的实证分析第36-45页
    4.1 Logistic回归模型第36-39页
        4.1.1 Logistic回归模型的建立第36-37页
        4.1.2 模型评估第37-39页
    4.2 决策树模型第39-42页
        4.2.1 决策树模型的建立第39-42页
        4.2.2 模型评估第42页
    4.3 模型比较第42-45页
5 客户细分模型的实证分析第45-50页
    5.1 数据预处理第45-47页
    5.2 客户细分模型的建立第47-48页
    5.3 模型结果分析第48-50页
6 营销策略第50-52页
    6.1 客户响应营销策略第50-51页
    6.2 产品推荐第51-52页
7 结论与讨论第52-54页
    7.1 本研究主要结论第52-53页
    7.2 本研究存在的不足和局限性第53-54页
参考文献第54-56页
个人简介第56-57页
导师简介第57-58页
致谢第58页

 
 
论文编号BS4573349,这篇论文共58
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