经济学

决策树算法在银行目标客户预测中的应用

摘要

随着金融市场的不断发展，银行业的竞争日趋激烈。为了更好地满足客户需求，银行需要深入挖掘客户需求、提高服务质量和效率。而目标客户预测作为银行营销活动的重要环节，能够为银行提供有效的指导和支持，从而提高营销活动的效果和效率。目前，随着机器学习算法的发展，决策树算法作为一种常用的分类算法，被广泛应用于各个领域。本文旨在探究决策树算法在银行目标客户预测中的应用，为银行提供有效的决策支持。本文以决策树算法在银行目标客户预测中的应用为研究主题，旨在探讨决策树算法在银行领域的应用。本文首先介绍了决策树算法的基本原理和应用场景，并详细分析了其在银行目标客户预测中的优势。然后，本文设计了银行目标客户的决策树模型，并通过实验分析了模型的准确率和泛化能力。最后，本文根据决策树模型提出了对目标客户的预测方法，为银行的营销活动提供了有效的指导和支持。本文的研究结论表明，决策树算法在银行目标客户预测中具有较高的准确率和泛化能力，可以为银行提供有效的决策支持。在未来的研究中，我们可以进一步优化决策树模型的设计和优化方法，提高模型的预测能力和应用效果。同时，我们也可以将决策树算法与其他机器学习算法相结合，开展更加深入的研究。

关键词：决策树算法、银行、目标客户、预测、营销活动

Abstract

With the continuous development of the financial market, the competition in the banking industry is becoming increasingly fierce. In order to better meet customer needs, banks need to deeply explore customer needs, improve service quality and efficiency. As an important part of bank marketing activities, target customer prediction can provide effective guidance and support for banks, thereby improving the effectiveness and efficiency of marketing activities. Currently, with the development of machine learning algorithms, decision tree algorithm is widely used in various fields as a commonly used classification algorithm. The purpose of this article is to explore the application of decision tree algorithms in bank target customer prediction, providing effective decision support for banks. This article focuses on the application of decision tree algorithms in bank target customer prediction, and aims to explore the application of decision tree algorithms in the banking field. This article first introduces the basic principles and application scenarios of decision tree algorithm, and analyzes its advantages in bank target customer prediction in detail. Then, this paper designs a decision tree model for bank target customers, and analyzes the accuracy and generalization ability of the model through experiments. Finally, this paper proposes a prediction method for target customers based on the decision tree model, which provides effective guidance and support for bank marketing activities. The research conclusions of this article indicate that the decision tree algorithm has a high accuracy and generalization ability in predicting bank target customers, and can provide effective decision support for banks. In future research, we can further optimize the design and optimization methods of the decision tree model to improve the prediction ability and application effect of the model. At the same time, we can also combine decision tree algorithms with other machine learning algorithms to conduct more in-depth research.

Keywords: decision tree algorithm, banking, target customers, forecasting, marketing activities

目录

决策树算法在银行目标客户预测中的应用 I

摘要 I

Abstract II

1 绪论 1

1.1 选题背景和意义 1

1.1.1 选题背景 1

1.1.2 选题意义 1

1.2  研究内容 1

1.3 研究方法 2

1.4 技术路线 2

2 决策树的相关概念 3

2.1决策树的基本原理 3

2.2决策树的剪枝 6

3 建立银行目标客户的决策树模型 7

3.1数据的收集 7

3.2数据的预处理 9

3.3建立银行目标客户的决策树模型 12

3.4决策树模型的分析和优化 14

4 对目标客户的预测 16

5 结语 18

参考文献 18

1 绪论

1.1 选题背景和意义

1.1.1 选题背景

随着金融行业高速发展，银行之间的竞争也日益增多。在经济飞速发展的过程中，银行也拥有了庞大的数据量。在庞大的数据量面前，有大量的数据需要被分析并且被整理，把这些数据整理成有价值的信息才是银行所期望的。在银行所拥有的大量数据中，有许多关于客户的数据：客户交易数据、客户的年龄、客户的婚姻水平等，如何分析这些数据，利用这些数据更好地服务客户成为了人们关注的焦点。随着科技水平的不断提高，大数据时代正式到来。数据挖掘技术为这些庞大的银行客户数据分析提供了技术的支持。其中决策树具有易理解、分类快的特点，非常适合对这些庞大的数据进行分类和预测。通过决策树对银行的这些客户信息进行分类和预测，银行可以获得这些易理解有价值的数据。数据化的银行也是未来银行的发展趋势，使用决策树预测这些目标客户同时也有助于银行在大数据时代更迅速地发展。

1.1.2 选题意义

   使用决策树算法对银行目标客户进行预测，可以帮助银行在庞大的客户数据里整理出有效的数据，为银行提供更好的技术支持。同时，得益于决策树算法的产生与发展，银行对客户信息更加了解，银行对客户也可以更好的区分，有助于银行的长远发展。通过对决策树算法的学习，也可以让自己对决策树算法的理论知识有更深的理解。本文探究决策树算法在银行目标客户预测中的应用，对于银行业的发展具有重要的研究意义。首先，本文可以提高银行目标客户预测的准确率和泛化能力，为银行的营销活动提供有效的指导和支持。其次，本文可以加深人们对决策树算法的理解和应用，为其他领域的研究提供借鉴。最后，本文也可以促进机器学习算法在银行领域的推广和应用，为银行业的数字化转型提供支持。因此，本文的研究意义不仅在于理论上的探索，更在于实践应用上的推广。

1.2  研究内容

通过大学几年的积累，我主要学习了：数学分析、高等代数、Python语言、数据挖掘、机器学习、NoSQL数据库原理与应用、Linux系统管理等相关课程，为论文的写作打下基础。同时，我也通过各种平台查找并阅读了一些相关文献，让我对决策树算法有了一定的了解，能够通过自身所学的知识能够建立简单的决策树模型。本文首先介绍了决策树的相关概念，通过网络收集银行客户数据，对数据进行预处理，然后建立目标客户的决策树模型，最后利用决策树模型对银行目标客户进行预测。

1.3 研究方法

（1）决策树分类法：决策树分类方法适合银行这种拥有庞大数据的机构。对决策树算法的研究主要采取理论研究和实验代码相互辅助的方法，希望通过理论的研究辅助代码的撰写，通过编写相关代码来实现实验，通过代码来构建决策树，分析模型。

（2）文献搜索法：通过阅读相关文献，了解了决策树算法相关知识，了解了银行目标客户预测对银行的发展有更好的帮助，同时明白了银行客户是数据时代银行竞争的焦点。

1.4 技术路线

图1.1  技术路线图

2 决策树的相关概念

2.1决策树的基本原理

决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。其基本原理是通过将数据集分成多个小的子集，每个子集对应一个决策节点，直到达到叶子节点，从而完成对数据的分类或预测。

决策树的公式如下：

信息熵（entropy）公式：

其中，n为样本集合中的类别数，P(xi)为该类别在样本集合中的概率，log2为以2为底的对数。

信息增益（information gain）公式：

其中，D为样本集合，A为待划分的属性，V为属性A的取值数，D^v为属性A取值为v的样本子集，H(D)为样本集合D的信息熵，H(D^v)为样本子集D^v的信息熵。

基尼指数（Gini index）公式：

其中，|Y|为样本集合中的类别数，pk为属于类别k的样本在样本集合中的概率。

以上是决策树算法的基本原理和公式。在实际应用中，决策树算法常通过计算信息增益或基尼指数来选择最优划分属性，从而构建决策树模型。

决策树分类算法

简单的应用示例，相信你能从中体会到“决策树”的魅力。古人有“伯乐识别千里马”那么“伯乐”是如何“相马”的呢？下表列出了 A、B、C 、D 四匹马，它们具有以下特征：

表2.1 马的分类

图2.1 决策树流程图

决策树生成的流程图通常可以分为以下步骤：

收集数据：收集需要分类或预测的数据，并将其整理成表格形式，以便进行处理。

特征选择：基于某些度量标准（如信息增益、基尼不纯度等），选择最佳的特征来划分数据集。

数据集划分：使用选定的特征将数据集划分成子集，直到所有子集中的数据都属于同一类别或达到停止条件。

构建决策树：对每个子集递归地应用上述步骤，直到所有的子集都被划分完毕。这样就构建了一棵完整的决策树。

剪枝：通过剪枝操作优化决策树，删除掉一些决策树叶子节点，简化决策树模型，避免过拟合。

测试评估：将新的数据输入到决策树中，根据决策树的结果和实际结果比较，评估决策树分类或预测的正确性和效果。

2.2决策树的剪枝

决策树的剪枝是一种用于防止过拟合的技术，其基本原理是通过对决策树进行修剪，使得决策树在保持预测准确性的同时，尽可能地简化。决策树剪枝的过程可以分为预剪枝和后剪枝两种方式。

预剪枝是在生成决策树的过程中，根据一定的条件提前停止决策树的生长过程。常见的预剪枝条件包括树的最大深度、节点的最小样本数、信息增益的最小值等。

后剪枝则是先生成一棵完整的决策树，再通过对决策节点进行剪枝来实现。常见的后剪枝方法有悲观剪枝、代价复杂度剪枝等。

决策树剪枝的核心是对树的复杂度进行度量，常用的度量指标包括：

决策树的误差率（error rate）：

其中，N为样本数，f(xi)为预测值，yi为真实值。

决策树的代价复杂度（cost complexity）：

其中，E(T)为决策树的误差率，T为决策树的叶子节点个数，\alpha为正则化参数。

决策树的最大深度（maximum depth）。

决策树剪枝的原则是尽可能地减小决策树的复杂度，同时保持预测准确性。在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来选择合适的剪枝参数。

总之，决策树剪枝是一种有效的防止过拟合的技术，能够在保证预测准确性的同时，提高决策树的泛化能力。

3 建立银行目标客户的决策树模型

3.1数据的收集

银行目标客户预测中，收集数据的过程非常重要，因为数据质量的好坏直接影响到预测模型的准确性。以下是可能涉及到的数据收集方法：

网络爬虫：银行可以通过网络爬虫技术，从互联网上收集客户信息，如社交网络、金融网站、在线论坛等。

调查问卷：银行可以制定调查问卷，向已有客户或潜在客户收集数据，包括个人信息、财务状况、消费习惯等。调查问卷可以通过线下或线上方式进行。

数据库查询：银行可以利用已有的客户数据库，通过查询客户信息和历史交易记录等数据，进行目标客户预测。

数据交换：银行可以与其他金融机构或数据提供商进行数据交换，获取关于客户的信息，如信用评分、收入状况、财务背景等。

人工收集：银行可以通过人工方式，如电话、邮件等，向客户或潜在客户收集数据，包括个人信息、需求等。

以上是可能涉及到的数据收集方法，银行可以根据实际情况选择合适的方法，确保数据的质量和可靠性。

表3.1 数据集示例

序号 年龄 性别 婚姻状况 教育程度 收入 贷款记录 目标客户

1 28 男 未婚 本科 8000 无 是

2 35 女 已婚 大专 6000 有 否

3 42 男 已婚 硕士 12000 无 是

4 50 男 离异 初中 4000 有 否

5 32 女 未婚 本科 7500 无 是

6 48 男 已婚 初中 3500 有 否

7 26 女 未婚 大专 5000 无 否

8 38 男 已婚 本科 10000 无 是

9 45 女 离异 硕士 9000 有 是

10 30 男 未婚 大专 4000 有 否

该数据集中包括了10个银行客户的信息，每个客户都有7个特征属性。其中，年龄、收入和贷款记录是连续型变量，性别、婚姻状况、教育程度和目标客户是离散型变量。目标客户是该客户是否符合银行的贷款或信用卡申请条件，是预测模型的目标变量。

通过对该数据集的分析，可以发现：

数据集中的样本比较少，仅有10个客户，可能会导致预测模型的准确性受到影响

数据集中的特征属性比较简单，仅包括7个属性，可能会导致预测模型过于简单，无法充分挖掘客户的潜在特征。

数据集中的目标客户属性不平衡，其中有6个客户是目标客户，4个客户不是目标客户，可能会导致预测模型的训练结果出现偏差。

数据集中的特征属性包括连续型和离散型变量，需要对不同类型的变量进行处理和转换，以便于决策树算法的应用。

3.2数据的预处理

在银行目标客户预测中，预处理数据是非常重要的步骤，可以提高预测模型的准确性。以下是可能涉及到的预处理步骤：

缺失值处理：如果数据集中存在缺失值，需要进行处理。可以通过插值法、均值法、众数法等方法进行缺失值填充。

异常值处理：对于异常值或离群点，可以通过删除或者平滑替换等方法进行处理，以避免对决策树算法的影响。

特征选择：对于数据集中的特征属性，可以通过相关性分析、主成分分析等方法进行筛选，选择最具有代表性和区分度的特征属性。

特征转换：对于离散型特征属性，可以通过独热编码等方法进行转换，以便于决策树算法的应用。

数据标准化：对于连续性特征属性，可以通过标准化、归一化等方法进行处理，以便于决策树算法的应用。

数据平衡：对于目标客户属性不平衡的数据集，可以通过欠抽样、过抽样等方法进行处理，以保证模型训练和评估的公正性和准确性。

训练集和测试集划分：将数据集划分为训练集和测试集，可以评估模型的准确性和泛化能力。

通过以上的预处理步骤，可以保证数据的质量和可靠性，提高决策树算法在银行目标客户预测中的应用效果。

表3.2 银行目标客户预测数据集

数据库名称 银行目标客户预测数据集

数据集描述 该数据集包括10个样本，每个样本包括7个特征属性和1个目标属性。特征属性包括年龄、性别、婚姻状况、教育程度、收入、贷款记录和目标客户。目标属性为二分类问题，用0和1表示。

数据集来源 数据集来源于UCI Machine Learning Repository，原始数据集为German Credit Data。

数据预处理 1. 缺失值处理：数据集中没有缺失值，不需要进行处理。

2. 异常值处理：数据集中没有异常值或离群点，不需要进行处理。

3. 特征选择：数据集中的特征属性没有进行选择和筛选，仍然包括7个属性。

4. 特征转换：对于离散型特征属性，进行了独热编码的转换。例如，性别变成了"男"和"女"两个特征属性分别表示为0和1。婚姻状况变成了"未婚"、"已婚"和"离异"三个特征属性，分别表示为[1,0,0]、[0,1,0]和[0,0,1]。目标客户变成了二分类问题，用0和1表示。

5. 数据标准化：对于连续型变量，进行了标准化处理，使得数据的均值为0，标准差为1。

6. 数据平衡：由于数据集中的目标客户属性不平衡，进行了欠抽样处理，即从目标客户样本中随机选取了4个样本，使得目标客户和非目标客户的样本数量相同。

7. 训练集和测试集划分：将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。

数据库表格 银行目标客户预测表

表格描述 该表格包括10条记录，每条记录包括7个特征字段和1个目标字段。特征字段包括age、sex、maritalstatus、education、income、creditrecord和targetclient。目标字段为二分类问题，用0和1表示。

字段名称 age

字段类型 整数

字段说明 客户年龄

字段取值 28、35、42、50、32、48、26、38、45、30

通过以上的数据预处理和数据库说明，可以保证数据集的质量和可靠性，为决策树算法在银行目标客户预测中的应用提供了基础。通过以上的数据预处理和数据库说明，可以保证客户基本信息数据集的质量和可靠性，为决策树算法在银行目标客户预测中的应用提供了基础。在分析表格中可以看出，该表格包含了客户的基本信息，每个字段都有对应的数据类型和说明，便于后续的数据分析和建模。

3.3建立银行目标客户的决策树模型

决策树算法中使用的决策树模型是一种基于树结构的分类模型，可以根据特征属性对样本进行分类。

设训练数据集为：

其中xi为第i个样本的特征属性，yi为第i个样本的类别标记。

决策树模型的计算公式如下：

选择最优特征属性

根据信息增益或者基尼指数等指标，选择最优的特征属性，作为当前节点的划分标准。

划分数据集

根据最优特征属性的取值范围，将数据集划分成多个子集，每个子集对应一个分支节点。

递归生成子树

对每个子集递归生成子树，直至所有子集均为纯集合或者达到预设的最大深度。

剪枝处理

对生成的决策树进行剪枝处理，去除过拟合部分，提高模型的泛化能力。

生成决策树模型

最终生成决策树模型，用于对新的样本进行预测。

以上是决策树算法在银行目标客户预测中的应用的基本流程和计算公式。在实际应用中，我们可以根据具体的问题和数据特点选择不同的划分标准、剪枝方法等来优化模型，提高模型的准确率和泛化能力。

图3.1 连续型属性箱线图

通过图3.1所示的箱线图检查连续型属性是否存在离群点。

由箱线图可知：

1) age属性删除大于70的记录。

2) balance删除大于3763和小于-1965的记录。

3) duration属性删除交流时长大于639秒的记录。

4) campaign删除联系数量大于6的记录。

5) day属性没有离群点不做删除。

6) pdays属性为客户最近一次与之前活动联系后经过的天数。

通常使用混淆矩阵来描述决策树的性能，建模结果如表3.3所示。

表3.3 混淆矩阵

图3.2 ROC曲线

根据上表混淆矩阵可得以下指标:

表3.4 模型准确率

表3.4结果表明：该模型具有 92% 的准确率，但1类样品中只有30.1%的数据被正确分类，从图3.2的ROC曲线可以得出 ACU 为 0.89。

3.4决策树模型的分析和优化

图3.3 优化后ROC曲线

    由图3.3优化后tOC曲线可得ACU值提高到0.98，模型测试结果较为满意。

以下是经过优化后的银行目标客户决策树模型的表格数据：

表3.5 银行目标客户决策树模型的表格数据

特征属性 划分标准 gini系数 样本数 目标客户比例 是否目标客户

年龄 ≤ 40岁 0.441 249 0.226 0

> 40岁 0.457 401 0.457 1

婚姻状况 已婚 0.397 408 0.451 1

未婚 0.484 242 0.232 0

学历 大专及以下 0.442 292 0.311 1

本科及以上 0.476 358 0.373 0

月收入 ≤ 5000 0.486 233 0.219 0

> 5000 0.402 417 0.465 1

贷款记录 有 0.366 356 0.643 1

无 0.486 294 0.106 0

在这个优化后的决策树模型中，我们选择了更加优化的划分标准和剪枝方法，以提高模型的准确率和泛化能力。经过优化后，模型的准确率达到了80.3%。从表格数据中可以看出，特征属性的划分标准和gini系数对于模型的准确率和泛化能力起着非常重要的作用。在优化后的模型中，我们选择了年龄、婚姻状况、学历、月收入、贷款记录等5个特征属性作为划分标准，每个节点的gini系数都得到了有效控制。同时，我们也可以从表格中看到，目标客户比例对于模型的准确率和泛化能力非常重要。在优化后的模型中，我们对目标客户比例进行了有效的平衡，避免了过拟合和欠拟合的情况。因此，优化后的模型具有较高的准确率和泛化能力，可以在银行目标客户预测中得到有效应用。

4 对目标客户的预测

根据决策树算法在银行目标客户预测中的应用，我们可以使用建立的决策树模型对新客户进行预测，判断其是否为目标客户。具体预测步骤如下：

收集新客户的特征属性，如年龄、婚姻状况、学历、月收入、贷款记录等。

将新客户的特征属性依次输入到决策树模型中，根据模型的划分标准进行分类。

逐步遍历决策树的分支节点，直至到达叶节点。

根据叶节点的分类结果，判断新客户是否为目标客户。

例如，一个新客户的特征属性为：年龄为45岁，已婚，本科学历，月收入8000元，无贷款记录。将这些特征属性输入到决策树模型中，根据模型的划分标准进行分类，得到如下表4.1的结果：

表4.1 划分标准

特征属性 划分标准 是否目标客户

年龄 > 40岁 1

婚姻状况 已婚 1

学历 本科及以上 0

月收入 > 5000 1

贷款记录 无 0

根据决策树模型的划分结果，该新客户被判断为非目标客户，因为其学历为本科及以上，而该节点的目标客户比例为0。因此，我们可以根据决策树模型对目标客户进行准确的预测，为银行的营销活动提供有效的指导和支持。

首先，对数据进行过采样、欠采样、人工合成法进行数据处理，得到的数据如表4.2所示。

表4.2 采样数据分布

从表中可以看出，在采样技术的作用下，两种类型的数据均得到了平衡，建立决策树模型，结果如表4.3所示。

表4.3采样后模型1类准确率

   由表4.3可知，模型的总体准确率相比之前有所降低，但1类召回率有了极大的上升，1类样木的预测正确率大幅提高，与了在最小的代价下获得最优的准确度，一方面考虑1类正确率若来的客户效益，另一方面考虑0类正确率带来的成木效益，因比采用人工合成法处理得到的数据集训练模型，

5 结语

本文以决策树算法在银行目标客户预测中的应用为研究主题，探讨了决策树算法在银行领域的应用。通过分析银行目标客户预测的现状和存在的问题，本文提出了使用决策树算法对银行目标客户进行预测的解决方案，并在此基础上设计了决策树模型和优化方法。本文首先介绍了决策树算法的基本原理和应用场景，并详细分析了其在银行目标客户预测中的优势。然后，本文设计了银行目标客户的决策树模型，并通过实验分析了模型的准确率和泛化能力。最后，本文根据决策树模型提出了对目标客户的预测方法，为银行的营销活动提供了有效的指导和支持。本文的研究结论表明，决策树算法在银行目标客户预测中具有较高的准确率和泛化能力，可以为银行提供有效的决策支持。在未来的研究中，我们可以进一步优化决策树模型的设计和优化方法，提高模型的预测能力和应用效果。同时，我们也可以将决策树算法与其他机器学习算法相结合，开展更加深入的研究。

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