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机器学习 | 基于机器学习的银行电话营销客户购买可能性预测分析

数据集:uci下载的某家银行电话营销与是否购买定期存储的数据。 模拟目标:知道客户数据,预测购买理财产品概率 我认为将电话营销的数据消除只保留基本属性可以模拟实际银行能够获取的数据。 电话营销数据代表一些对用户决定由影响但是获取难度较大的数据。比如说,买房、买车、小孩上学,这些数据银行不能立刻获得,或者获取成本较高。这里不使用这些数据参与预测。虽然预测准确度会降低,但是更符合实际情况。 然后定期存储是一种产品,可以当做一种理财,如果能对一种进行预测行进实现和验证,那么可以扩展到多种产品的预测 数据情况,见下表 Age 年龄 Job 工作 Marital 婚姻情况 Education 教育情况 Default 违约情况 - no 无违约 yes 有违约 Balance 账户余额 House 是否买房子 - no 无房产 yes 有房子 Loan 贷款 - no 无贷款 yes 有贷款 数据处理 数据清洗常规套路(空值检查,去重,去异常值) 由于数据集较好,基本不需要处理,但实现数据很有可能需要清洗,比如说,年龄缺失不能简单补0。 balance处理的尝试 1.balance的分布在较大值...

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针对select for update的原理,在网络上有很多文章都有讲过,具体的用法也有文章进行讲解,其中也不乏一些优秀的文章。但是针对于具体的使用中的表现并没有太多。 本篇博客以select for update与update的执行表现为例,记录实际使用过程中的心得。本篇不讲原理,只讲表现。 阅读必知 使用sql命令窗口一,执行select for update,关闭事务的自动提交,模拟在系统中开启了事务,以下简称“事务一”。 使用sql命令窗口二,执行update,同样关闭事务的自动提交,模拟在系统中开启了事务。update的操作也可以是事务自动提交的,但是为了更清楚的描述发生了什么,所以也关闭了事务的自动提交,以下简称“事务二”。 事务级别:RR——可重复读。 测试过程 第一种情况,select for update执行在“update与update的commit”之间 查看数据的当前状态,使用事务一或事务二均可 ↓ 事务一,关闭事务的自动提交 ↓ 事务二,关闭事务的自动提交 ↓ 事务二,执行update,将status值修改为10 ↓ 可以看到,此时update语句是可以正常执...

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