lau404 / Bank-MarketingLinks
分析银行营销活动数据以预测客户有多大可能购买存款产品
☆12Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for Bank-Marketing
Users that are interested in Bank-Marketing are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 根据用户数据以及消费行为数据,使用Python建立分类模型,通过评估客户流失的风险来预测客户流转情况,找到对客户影响较大的因素,进而挽留客户☆10Updated 4 years ago
- 机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。☆25Updated 6 years ago
- 智慧物流算法大赛简介： 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集，对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码，分为四个主要的部分：1.数据预处理；2.特征工程；3.建模调参训练；4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆37Updated 6 years ago
- 人工智能社会保险反欺诈分析☆30Updated 6 years ago
- 使用决策树进行客户流失预测分析☆11Updated 7 years ago
- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆45Updated 6 years ago
- 利用python进行反欺诈检测☆34Updated 6 years ago
- 智能风控 python金融风险管理与评分卡建模 数据和代码☆22Updated 3 years ago
- 银行客户流失预警模型☆44Updated 7 years ago
- 2019年CCF智能信用评分大赛个人源码库。包含XGboost模型调参，特征筛选，训练等方案。同时包含stacking模型融合方案☆27Updated 5 years ago
- 2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛 复赛第六☆19Updated 5 years ago
- 基于互联网金融平台2015年度贷款数据完成信贷违约预测模型，该模型可以作为信贷平台预测违约借款人的参考☆68Updated 6 years ago
- 企业经营退出风险预测，二分类问题☆18Updated 6 years ago
- LendingClub 贷款数据分析，分析平台个人贷款业务特点、贷款客户特征、贷款违约影响因素，并构建贷款违约预测模型。☆10Updated 5 years ago
- 2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛☆25Updated 3 years ago
- 机器学习实践：贷款违约预测☆37Updated 5 years ago
- 利用公开的安然财务和邮件数据集，利用 PCA 和特征选择分析处理缺失的数据，再通过朴素贝叶斯、决策树、SVM等机器学习构建筛选器，找出有欺诈嫌疑的安然员工☆10Updated 7 years ago
- 中文文本分类与聚类☆10Updated 6 years ago
- 利用Logistic回归实现信用卡欺诈检测☆48Updated 3 years ago
- 交易欺诈作为信用卡行业面临的主要贷后风险业务问题，每年都使信用卡行业遭受巨额损失。基于大数据机器学习开发出高效的交易欺诈识别模型一直是金融行业的主要挑战之一。本次大赛以此作为主题☆43Updated 6 years ago
- 💖基于机器学习的贷中风险预测模型--江苏银行“随e融”杯--二等奖💖☆21Updated 3 years ago
- 电商评论情感分析平台☆14Updated last year
- 根据用户数据及消费行为数据，使用Python对客户进行聚类分群，并给出用户画像。通过数据，分析用户群体的核心特征。☆30Updated 4 years ago
- text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880☆62Updated 7 years ago
- 对截止至2017年7月17日的债券违约事件进行梳理归因，并寻找宏观流动性影响因素，组成数据集。运用Lasso回归进行特征提取后，输入带L2惩罚项LR、SVM、NN、GBDT、RF等机器学习模型进行违约预测，得出GBDT预测效果最好以及特征工程对线性模型预测效果具有重要性的结…☆56Updated 6 years ago
- 消费者人群画像-信用智能评估Top1☆20Updated 5 years ago
- 整理所有特征工程用到的方法，为了复用☆10Updated 4 years ago
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品（论文与代码）☆66Updated 4 years ago
- 分类类别不平衡，解决办法：采样(SMOTE和算法集成技术等)、阈值移动、调整代价或权重，附带信用卡诈骗案例☆21Updated 5 years ago
- 以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 4 years ago