【摘 要】
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储蓄存款是银行的主要业务之一,储蓄存款的数量是银行的生命线。随着互联网金融产品的竞相推出,银行面临的竞争压力越来越大,如何在竞争中生存下来变得越来越难。随着大数据
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储蓄存款是银行的主要业务之一,储蓄存款的数量是银行的生命线。随着互联网金融产品的竞相推出,银行面临的竞争压力越来越大,如何在竞争中生存下来变得越来越难。随着大数据时代的到来,越来越多的企业开始利用数据来指导自己进行决策,而银行本身已经积累了大量的数据。本文使用数据挖掘软件SAS Enterprise Miner以葡萄牙某银行定期存款数据为数据源。首先,对数据进行了探索性分析,发现数据中存在一些问题,比如数据有缺失和数据不一致性等；然后,对数据进行了预处理,包括对缺失值进行插补、删除不一致的记录以及对变量进行标准化处理等；接着,利用处理好的数据训练了一个最优的人工神经网络模型；最后,利用该模型对测试集进行了预测,得到了模型预测准确率为93.4%。此外,本文还对银行提出了一些建设性的意见。
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