一种融合多个机器学习模型的手机银行营销客户筛选方法

摘要

一种融合多个机器学习模型的手机银行营销客户筛选方法，涉及到金融数据筛选处理技术领域，解决现有的银行业中，手机银行促活精准营销的数据处理方法上存在精准化程度不足的技术问题，包括如下步骤：步骤S1，数据准备；步骤S2，活跃标签生成；步骤S3，使数据符合进入模型的要求；步骤S4，采用主动活跃客户识别模型与营销响应客户识别模型进行训练、测试与预测；步骤S5，计算客户资产等级评分与营销活动匹配度；步骤S6，结合主动活跃概率、营销响应概率、资产等级与营销活动匹配度，计算客户营销价值；步骤S7，按客户的营销价值从高到低排序，筛选出的高营销价值客户；能够精准化筛选出高营销价值的客户数据。