【摘 要】
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随着技术和科技的发展,数据分析在商业领域扮演着越来越重要的角色,此外,互联网环境下,也使得数据的采集变得更为容易。因此,将客户数据分析和营销相结合模式越来越受到企业的关注。银行作为重要的金融机构之一,为了实现尽可能多的盈利,需要对客户进行金融产品的营销。但是营销不能使盲目的,不然会造成人力和成本的大量消耗。因此,需要找到一种准确高效的方法对大量的客户进行筛选和分析,寻找出有较高可能会购买银行产品的
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随着技术和科技的发展,数据分析在商业领域扮演着越来越重要的角色,此外,互联网环境下,也使得数据的采集变得更为容易。因此,将客户数据分析和营销相结合模式越来越受到企业的关注。银行作为重要的金融机构之一,为了实现尽可能多的盈利,需要对客户进行金融产品的营销。但是营销不能使盲目的,不然会造成人力和成本的大量消耗。因此,需要找到一种准确高效的方法对大量的客户进行筛选和分析,寻找出有较高可能会购买银行产品的客户,对银行的长期发展有较好的作用。本文将软二次曲面支持向量机（SQSSVM）模型应用到了电话营销预测当中,并提出了面临不平衡数据集时SQSSVM模型的解决方法。由于购买客户的数量往往大大少于不购买的客户,因此,首先利用Tomek links进行多数类数据的欠采样,并用K-Means Smote方法进行人工数据的生成,使得少数类和多数类的数量一样多。并用本文提出的模型和决策树、最近邻、支持向量机模型的结果进行对比,发现在总体的准确率上,本文提出的面临不平衡数据集时SQSSVM模型的解决方案效果最优。最后,给出将顾客进行ABC分类管理的建议,给银行的电话营销管理层进行参考和建议。
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现金作为企业流动性管理的重要内容,成了企业财务决策的重要组成部分,也引起了越来越多学者的关注与研究。但已有大多数研究要么是从企业内部出发,研究企业规模、成长性、产权性质、内部控制质量等因素对于现金持有水平的影响,或是以权衡理论为理论基础,研究企业现金持有水平的调整、超额现金持有的价值或是经济后果等,然而影响企业的这些内部因素在一段时间内是较为稳定的,并不能很好的解释企业现金持有水平在季度上的变化,
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