Vi föreslår en data mining (DM) strategi för att förutsäga framgång telemarketing samtal för att sälja bank långsiktiga insättningar. En portugisisk privatbank behandlades med uppgifter som samlats in mellan 2008 och 2013, vilket inbegriper effekterna av den senaste finanskrisen. Vi analyserade en stor uppsättning av 150 funktioner relaterade till bankklient, produkt och sociala-ekonomiska attribut. Ett semiautomatiskt funktionsval undersöktes i modelleringsfasen, som utfördes med data före juli 2012 och som gjorde det möjligt att välja en reducerad uppsättning av 22 funktioner. Vi jämförde också fyra DM modeller: logistisk regression, beslut träd (DT), neurala nätverk (NN) och stöd vektor maskin. Med hjälp av två mätvärden, arean av mottagarens karakteristiska kurva (AUC) och arean av den kumulativa LIFT-kurvan (ALIFT), testades de fyra modellerna på en utvärderingsfas med hjälp av de senaste uppgifterna (efter juli 2012) och ett rullande fönsterschema. NN presenterade de bästa resultaten (AUC = 0, 8 och ALIFT = 0, 7), vilket gjorde det möjligt att nå 79% av abonnenterna genom att välja de hälften bättre klassificerade klienterna. Dessutom har två metoder för kunskapsutvinning, en känslighetsanalys och en DT, tillämpats på NN-modellen och avslöjat flera viktiga attribut (t.ex. Euribor-frekvens, riktning av samtalet och bankagent erfarenhet). En sådan kunskapsextrahering bekräftade den erhållna modellen som trovärdig och värdefull för kampanjchefer inom telemarketing.
I annat arbete REF använde de ett nytt system för utvärdering av rullande fönster och jämförde modeller för Logistik Regression (LR), Decision Trees (DT), Neural Network (NN) och Support Vector Machine (SVM).
A Data-Driven Approach to Predict the Success of Bank Telemarketing
{'venue': 'Decis. Support Syst.', 'journal': 'Decis. Support Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}