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银行营销:一种数据驱动的方法来预测银行电话营销的成功
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2021-02-04
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银行营销(具有社会/经济背景) :white_medium_star: 在GitHub上为我们加注星标-它会有所帮助! 介绍 “数据驱动的营销是改善营销结果的引擎,当营销人员在计划,执行和证明其工作价值方面变得更加有效时,它会建立可衡量的内部责任感”-Lisa Arthur 在过去的十年中,信息消耗急剧上升,每天产生数百万兆字节的数据。 对于营销人员而言,这些数据量是金矿。 如果可以正确处理和分析此数据,则可以提供有价值的见解。 数据科学是一个从数据中提取有意义的信息并帮助营销人员识别正确洞察力的领域,这些洞察力可以涉及各种营销方面,例如客户意图,经验,行为等,可以帮助他们有效地优化营销策略并获得最大收益。 该项目是关于
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Bank-Marketing-master.zip (36个子文件)
Bank-Marketing-master
DataVisualization.ipynb 1.31MB
dataset_info.txt 3KB
documentation
education.png 35KB
sub by month.png 92KB
data dist.png 18KB
roc.png 59KB
heatmap.png 86KB
video.mp4 651KB
missing.png 50KB
gvideo.gif 9.81MB
sub vs contact rate.png 36KB
pdf of age.png 51KB
models.png 42KB
housing.png 19KB
classification_report.PNG 18KB
duration.png 19KB
marital.png 22KB
dataset.csv 5.53MB
Best_Model
main.py 923B
load_model.py 394B
best_model
model_utils.py 2KB
load_and_split.py 571B
__pycache__
__init__.cpython-37.pyc 272B
load_and_split.cpython-37.pyc 823B
model_utils.cpython-37.pyc 2KB
__init__.py 88B
requirements.txt 126B
Models.ipynb 1MB
Load-best-model.ipynb 75KB
.ipynb_checkpoints
LoadModel-Copy1-checkpoint.ipynb 6KB
LoadModel-Fixed-checkpoint.ipynb 73KB
Models-checkpoint.ipynb 1017KB
Untitled-checkpoint.ipynb 72B
Load-best-model-checkpoint.ipynb 73KB
LoadModel-checkpoint.ipynb 6KB
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