【摘 要】
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笔者以葡萄牙商业银行2008年到2013年银行客户数据集为例，使用数据挖掘技术预测银行客户接受银行长期存款情况。通过决策树、类神经网络（ANN）和逻辑特回归（logistic）等技术构建五
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笔者以葡萄牙商业银行2008年到2013年银行客户数据集为例，使用数据挖掘技术预测银行客户接受银行长期存款情况。通过决策树、类神经网络（ANN）和逻辑特回归（logistic）等技术构建五个预测模型，通过混淆矩阵结果看出，ANN模型预测效果最高，其预测精度达92.4%。通过预测模型为银行决策层提供决策依据，减少银行成本投入，提高了银行营销人员的促销成功率。
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