项目介绍:
银行中常见的一种业务
根据客户特征(年龄、工作类型、文化程度等)
预测客户是否愿意认购定期存款?
银行如何精准“营销”

信用分析预测
基于定量和定性数据准确实时分析，降低信用风险
不需要员工进行背景检查，许可和复杂的工作流，
促进积极的风险管理
实时信贷决策促进实时自主申请，提高效率

交易平台运营合规评估
对每个员工交易行为进行评估，同时挖掘日志和邮件，
识别可疑行为，从而进行行为分析
持续实时进行，可以预防违规行为
交易平台交易预测
利用外部数据比如股票价格，谷歌搜索和新闻强化交易
前的预测
利用算法寻找数据中新模式，进行实时高频的交易决策，
从股票波动中盈利

银行客户细分
利用无监督的学习技术进行聚类分析，能够从其客户群体
中找到不同的客户，找到客户的共性，可以对客户进行细
分
客户细分，有利于产品定位，可以为每个客户创建合适的
个性化产品，有助于产品销售
通过机器学习，可以实时地了解客户偏好的改变，自动调
整产品的个性化推荐，改善客户服务

流程(八步曲)
问题识别
数据准备
数据分析处理
数据分析可视化
数据特征提取
模型选择及训练
模型测试及评价
模型应用

结果
模型性能评估：通过准确率、召回率、F1值等指标对各个模型的性能进行评估。结果显示，随机森林模型在大多数指标上均表现较好，因此选择随机森林作为最终的预测模型。
预测结果分析：使用随机森林模型对测试集进行预测，得到每个客户的存款类型预测结果。通过对比真实值与预测值，发现模型在大多数情况下能够准确预测客户的存款类型。
结果分析
特征重要性分析：通过随机森林模型输出的特征重要性排序，我们发现客户的年龄、收入和存款金额等特征对存款类型的影响较大。这表明银行在制定营销策略时，应重点关注这些特征，以便更精准地定位目标客户。
虽然随机森林模型在本次实训中表现较好，但仍存在一些局限性。例如，模型对于极端值或异常值的处理能力有限，可能导致预测结果出现偏差。此外，模型对于新出现的未知数据也可能存在一定的泛化能力不足的问题。