数据驱动下消费者购买互联网理财产品意向预测方法

摘要

随着我国居民收入的不断提高及理财意识的不断增强，消费者对互联网理财需求越来越多，但目前关于消费者购买互联网理财产品影响因素以及购买意向预测的研究还很少。为了准确挖掘消费者购买理财产品的影响因素，并在此基础上对购买意向进行预测，首先依托消费者购买理财产品数据，运用主成分分析法挖掘其中潜在的、有价值的消费者信息；然后使用PCA对网络进行降维，将主成分模拟到BP神经网络中建立购买互联网理财产品预测模型；最后对预测进行实证分析。分析结果显示构造的PCA—BP神经网络预测模型训练样本结果准确率达83．61％，测试样本准确率达80．12％，具有较好的泛化能力和预测精度，可用于对消费者购买理财产品进行分析和预测。