「二分类算法」提供银行精准营销解决方案

本练习赛的数据，选自UCI机器学习库中的「银行营销数据集(Bank Marketing Data Set)」

这些数据与葡萄牙银行机构的营销活动相关。这些营销活动以电话为基础，一般，银行的客服人员需要联系客户至少一次，以此确认客户是否将认购该银行的产品（定期存款）。

因此，与该数据集对应的任务是「分类任务」，「分类目标」是预测客户是(' 1 ')或者否(' 0 ')购买该银行的产品。

plot_depth_score(np.arange(10, 24))

plot_rs_score(np.arange(70, 90, 1))

Make a scorer from a performance metric or loss function.

This factory function wraps scoring functions for use in GridSearchCV

and cross_val_score. It takes a score function, such as accuracy_score ,

mean_squared_error , adjusted_rand_index or average_precision

and returns a callable that scores an estimator's output.

从性能指标或损失函数中进行记分。

此工厂函数包装用于GridSearchCV的评分函数

并交叉得分。它有一个记分函数，比如“精确记分”，

均方误差````调整后的 兰德 指数``或``平均 精度``

并返回一个可调用的值，该值对估计器的输出进行评分。

如何确定目标消费人群？

传统市调——耗时、耗人力、成本高、样本数量有限，且存在受访者隐藏真实想法的可能。

社交媒体大数据——符合用户沟通和线上行为习惯，无需人力、数据可自动全天候采集，数据量和分析维度更丰富、更客观、可信度更高 。

传统的用户数据收集有以下挑战：

01 线上、线下顾客体验触点繁多，碎片化的信息分散于企业各部门，无法利用整合数据快速了解消费需求和顾客体验，赋能管理决策。

02 传统调研样本量小，执行周期长，统计结果往往滞后于消费趋势，难以转化为可执行洞察来赋能产品创新和营销增长。

03 市场情报数据源单薄，难以应付快速演化的市场竞争格局，缺乏统一的工具进行竞品对标，无法做到知己知彼。

所以，如何全面了解目标人群，标签和分析

基于实时大数据和机器学习算法的消费体验洞察，是真正“以消费者为核心”组织企业资源配 置的有效解决方案。消费体验洞察能够帮助企业快速采集和理解消费者需求、产品口碑、竞品动态、 新品趋势和消费热点，进而驱动营销、研发、顾客体验、零售运营等职能部门的专业人士把握商业机遇，敏捷应对快速变化中的消费市场。

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