银行营销分析
数据与葡萄牙银行机构的直接营销活动有关。 市场营销活动以电话为基础。 为了访问产品（银行定期存款）是否（“是”）订阅（“否”），通常需要与同一客户进行多次联系。
2021-10-21 20:09:28
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1．编写一个类实现银行帐户的概念，包括的属性有“帐号”、“储户姓名”、“地址”、“存款余额”，包括的方法有“存款”、“取款”、“查询”、“计算利息”、“累加利息”等。
2．改写上面的类，增加一个类的静态属性“最小余额”和一个用来修改这个最小余额属性的方法。
3．改写上面的类，增加一个类的静态属性“活期利率”和封装这个属性的相应方法。
2021-10-17 17:14:41
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银行营销数据分析
要求
Python 2.7
脾气暴躁> = 1.14.2
Matplotlib> = 2.2.0
熊猫> = 0.22.0
Scikit-Learn> = 0.19.1
描述
银行营销数据集是从葡萄牙语的一家银行机构的直接营销活动中收集的。
营销活动可以理解为打给客户的电话，说服他们接受他们向其银行存入定期存款。
每次通话后，他们被记为否-是客户未存入保证金，是-是通话中接受接受存入的客户。
该项目的目的是根据客户的信息预测应召客户是否愿意存入定期存款。
该项目考虑的银行营销数据集仅占全部可用数据集的一小部分（10％）。 该数据集包含约4119行数据，其中包含19个功能部件和1列Class信息。
数据集的主要问题是：
需要进行预处理以填充数据集中的未知值
需要进行预处理以决定分类数据和连续数据的使用
数据是类别不平衡的（与类别0的数量（否）相比，类别1
2021-10-14 23:03:03
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恒丰银行核心业务系统操作手册_存款、贷款、公共管理.doc恒丰银行核心业务系统操作手册_存款、贷款、公共管理.doc恒丰银行核心业务系统操作手册_存款、贷款、公共管理.doc恒丰银行核心业务系统操作手册_存款、贷款、公共管理.doc恒丰银行核心业务系统操作手册_存款、贷款、公共管理.doc恒丰银行核心业务系统操作手册_存款、贷款、公共管理.doc恒丰银行核心业务系统操作手册_存款、贷款、公共管理.doc
2021-09-18 15:06:35
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编写一个程序，用来模拟银行帐户的基本操作，如帐户开户的话，则最低存款额为100、存取现金操作以及在使用任意修改余额后都可以随时查看帐户余额。请使用重载的带参数的构造函数。
提示：要实现此问题的解决方案，请创建一个名为Account类。该类包含一个名为saving的成员变量。编写一个默认的构造函数，使用值100 初始化该成员变量（如果用户开户时的钱少于100，则不能开户；也就是不能实例化该类。）。创建一个参数化构造函数，它可以传递任何大于100的整数以初始化saving变量。
2021-09-15 16:58:17
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用预测的概率处理不平衡的数据
分类算法通常能够输出预测的概率。 这些预测的概率提供了额外的模型调整机制，可以帮助提高不平衡数据的预测性能。
本文讨论了五种机器学习算法在预测概率上的差异，这些算法分别是Logistic回归，朴素贝叶斯，随机森林，支持向量分类和XG Boost。 它演示了如何在案例研究中使用预测的概率来改善这些模型的性能。 案例研究是2014年葡萄牙银行营销数据集，其中目标变量是对定期存款的成功订阅。
2021-08-30 11:07:11
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