Banks-Marketing——课程项目

目前传统的银行营销方式已逐渐显露出颓势，实现精准营销成为银行业面临的重要问题。

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1.解题思路

选取UCI银行营销数据集和某金融机构的营销数据集作为研究对象，并进行数据清洗、数据分析和特征工程。同时利用SMOTE过采样解决数据集不平衡问题。最后使用随机森林、KNN、SVM等多种机器学习算法和Soft-Voting方法，构建得到一个精确且稳健的银行精准营销预测模型。更加具体细节的思路可看代码及注释。

2.代码说明

2.1 代码文件结构

├── bank_additional
├── data
├── bank_marketing.R
├── bank_marketing.ipynb
└── README.md

2.2 代码文件说明

* bank_additional         R文件使用的数据集
* data                    ipynb文件使用数据集   
* bank_marketing.R        R语言实现bank-marketing            
* bank_marketing.ipynb    python语言实现bank-marketing