Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Xây dựng mô hình tối ưu để dự báo chiến lược maketing tại ngân hàng

Mục tiêu của bài viết này là đề xuất một mô hình bỏ phiếu để phân loại dữ liệu maketing ngân hàng. Mô hình bỏ phiếu được xây dựng từ ba mô hình phân loại trí tuệ nhân tạo nổi tiếng, bao gồm máy học vectơ hỗ trợ (SVM), Navie Bayes (NB) và Cây quyết định (DT). Mời các bạn cùng tham khảo! | INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS amp BUSINESS 2020 ICYREB 2020 DEVELOPING VOTING - ENSEMBLE MODEL FOR BANK MAKETING PREDICTION XÂY DỰNG MÔ HÌNH TỐI ƯU ĐỂ DỰ BÁO CHIẾN LƯỢC MAKETING TẠI NGÂN HÀNG Pham Thi Phuong Trang MA University of Technology and Education - The University of Danang trangpham3112@gmail.com Abstract Maketing provides a link between the banks activities to the market and contributes to cre- ating a competitive position of the bank. Therefore creating an intelligent model that can accu- rately predict bank maketing campaign has always been a great interest for investors and financial analysts. The objective of this paper is to propose a model-voting to classify bank maket- ing dataset. The voting model is constructed from three well-known individual artificial intelligent classification models including Support vector machine SVM Navie Bayes NB and Decision Tree DT . Analytical results showed the voting model was superior to other comparative models for bank maketing dataset. Particularly the SVM - NB - DT was the best voting model achieving the highest result with 89.957 of accuracy. Moreover other voting models as SVM-NB NB-DT aslo had good results with 88.975 and 88.931 of accuracy respectively. Therefore voting- ensemble model is considered a suitable tool to predict bank maketing dataset. Keywords Bank maketing Decision Tree Navie Bayes Support vector machine voting model. Tóm tắt Maketing cung cấp mối liên kết giữa các hoạt động của ngân hàng với thị trường và góp phần tạo ra vị thế cạnh tranh cho ngân hàng đó. Vì vậy việc tạo ra một mô hình thông minh có thể dự báo một cách chính xác chiến lược maketing ngân hàng luôn là mối quan tâm lớn đối với các nhà đầu tư và các nhà phân tích tài chính. Mục tiêu của bài viết này là đề xuất một mô hình bỏ phiếu để phân loại dữ liệu maketing ngân hàng. Mô hình bỏ phiếu được xây dựng từ ba mô hình phân loại trí tuệ nhân tạo nổi tiếng bao gồm máy học vectơ hỗ trợ SVM Navie Bayes .