一种交叉营销用户意愿预测方法及系统与流程

本发明涉及数据挖掘和金融服务，尤其是一种交叉营销用户意愿预测方法及系统。

背景技术：

1、在金融服务行业，营销策略的有效性对于吸引和维护客户至关重要。传统的金融营销方法依赖于初级的统计分析和经验判断，主要基于客户细分和历史购买模式。然而，随着市场竞争的加剧和客户需求的日益多样化，这些传统策略在提供精准和高效解决方案方面显示出明显的不足。现阶段，客户的购买决策更多地受到个人偏好、市场趋势、经济环境等多元因素的影响，这种复杂性使得传统营销方法难以准确捕捉并响应客户的实际需求。

2、由于在分析复杂客户行为数据及适应市场快速变化的能力上存在局限，导致难以实现针对性强的客户群体定位，而数据挖掘、机器学习、以及人工智能等技术的发展，为从庞大数据集中提取深度数据分析和精准预测客户行为提供了新的方法。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种交叉营销用户意愿预测方法，用于提升预测的准确性，降低预测的开销成本。

2、本发明提供的基础方案：一种交叉营销用户意愿预测方法，包括数据收集：用于收集用户信息数据，定义目标用户群体；数据预处理：对数据进行去重处理、缺失值处理、异常值处理和时间数据处理；特征构建：用于从不同数据源中提取和构建特征；模型构建：构建预测模型，所述预测模型包括随机森林、xgboost、lightgbm；模型评估与优化：采用各种参数调优和模型融合技术进行评估优化；模型监控：持续监控模型性能并根据反馈进行迭代优化。

3、本发明的实现原理与有益效果：通过数据收集环节，收集用户的广泛信息，然后在数据预处理阶段进行去重、缺失值处理、异常值处理和时间数据处理，确保数据的质量和可用性。特征构建阶段从多元数据源中提取和构建有助于预测的特征，使得模型能够更全面地捕捉用户行为和偏好。模型构建环节采用如随机森林、xgboost、lightgbm等先进的机器学习算法，这些算法能够处理大量的特征和复杂的数据关系，提供准确的预测结果。模型评估与优化阶段通过参数调优和模型融合技术进一步提升模型的性能。模型监控阶段确保了模型的持续有效性，适应数据的变化。本发明提供的方法结合了数据分析的深度和机器学习的能力，为金融机构提供了高效准确的用户意愿预测系统，在提升营销效率的同时降低成本。

4、进一步，所述的数据预处理包括对重复值基于唯一标识符进行去重；对缺失值进行统计值填补或删除；以及对异常值采用分位数替换法进行处理，将小于1％分位数和大于99％分位数的值，分别用1％分位数和99％分位数进行替换。

5、本方案的有益效果为：使用唯一标识符去重确保每个用户的数据是唯一且准确的，消除重复记录可能带来的偏差。对缺失值进行统计值填补或删除，保持数据的完整性，同时减少了因数据缺失带来的潜在误差。此外，使用分位数替换法处理异常值，即用1％和99％的分位数替换极端值，减少了极端偏差对模型训练和预测结果的影响。

6、进一步，所述特征构建包括特征衍生、特征编码和特征选择；所述特征衍生包括时间切片特征、比例特征、统计特征；所述特征编码包括针对类别特征采用独热编码或标签编码；所述特征选择包括删除缺失率高的特征，删除与目标变量相关性弱的特征，删除特征值之间多重共线性强的特征，以及删除低方差特征。

7、本方案的有益效果为：时间切片特征使得模型捕捉到用户行为随时间变化的动态趋势，比例特征和统计特征则提供了对用户行为的多维度量化分析。通过独热编码或标签编码，模型能够有效处理类别数据，增强了模型处理各种数据类型的能力。同时，通过筛选掉缺失率高、与目标变量相关性弱、多重共线性强或低方差的特征，确保了特征集的质量和相关性，降低了模型过拟合和性能下降的风险。

8、进一步，所述模型评估与优化步骤中包括使用optuna模型调参框架，对随机森林、xgboost和lightgbm模型的影响参数进行局部调优，并采用auc、ks统计量、f1分数和left提升度作为主要评估指标；所述模型评估与优化步骤中还包括使用rank加权方法对多个模型的预测结果进行加权融合，并在测试集中验证模型效果。

9、本方案的有益效果为：通过对随机森林、xgboost和lightgbm等模型的关键参数进行局部调优，可以确保模型在特定数据集上达到最优性能。同时，选用的评估指标全面覆盖了模型的各个重要方面，确保评估过程的全面性和准确性。此外，通过rank加权融合多个模型的预测结果，增强了预测的稳定性。

10、进一步，所述模型监控包括特征变化监控、模型性能监控、异常监控以及输入数据质量监控。

11、本方案的有益效果为：通过全方位的监控机制使得模型能够及时响应各种内部和外部变化，如数据特征的变化、模型性能的波动、潜在异常情况，以及输入数据的质量问题。

12、进一步，在模型构建之前还包括数据集构建步骤以及样本均衡步骤，所述数据集构建是选择特定时间段的数据分别作为训练集、测试集；所述样本均衡步骤采用smote算法对数据进行均衡化处理。

13、本方案的有益效果为：通过选择特定时间段的数据来分别构建训练集、测试集，使模型能够学习到最新的数据模式并在数据环境中进行有效测试。此外，采用smote算法进行样本均衡化处理解决数据不平衡问题，提供模型的预测性能。

14、本发明还公开了一种交叉营销用户意愿预测系统，包括数据收集模块、数据预处理模块、特征构建模块、模型构建模块以及模型评估与优化模块；所述数据收集模块，用于收集用户信息数据并定义目标用户群体；所述数据预处理模块，用于执行数据去重、缺失值处理、异常值处理和时间数据处理；所述特征构建模块，用于进行特征衍生、特征编码和特征选择，以从不同数据源中提取和构建特征；所述模型构建模块，用于构建包括随机森林、xgboost、lightgbm在内的预测模型；所述模型评估与优化模块，用于执行参数调优和模型融合技术。

15、还包括模型监控模块，用于持续监控模型性能并根据反馈进行迭代优化；还包括数据集构建模块以及样本均衡模块，所述数据集构建模块选择特定时间段的数据分别作为训练集、测试集；所述样本均衡模块则采用smote算法对数据进行均衡化处理。

技术特征：

1.一种交叉营销用户意愿预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的交叉营销用户意愿预测方法，其特征在于，所述的数据预处理包括对重复值基于唯一标识符进行去重；对缺失值进行统计值填补或删除；以及对异常值采用分位数替换法进行处理，将小于1％分位数和大于99％分位数的值，分别用1％分位数和99％分位数进行替换。

3.根据权利要求2所述的交叉营销用户意愿预测方法，其特征在于，所述特征构建包括特征衍生、特征编码和特征选择；所述特征衍生包括时间切片特征、比例特征、统计特征；所述特征编码包括针对类别特征采用独热编码或标签编码；所述特征选择包括删除缺失率高的特征，删除与目标变量相关性弱的特征，删除特征值之间多重共线性强的特征，以及删除低方差特征。

4.根据权利要求3所述的交叉营销用户意愿预测方法，其特征在于，所述模型评估与优化步骤中包括使用optuna模型调参框架，对随机森林、xgboost和lightgbm模型的影响参数进行局部调优，并采用auc、ks统计量、f1分数和left提升度作为主要评估指标；所述模型评估与优化步骤中还包括使用rank加权方法对多个模型的预测结果进行加权融合。

5.根据权利要求1所述的交叉营销用户意愿预测方法，其特征在于，所述模型监控包括特征变化监控、模型性能监控、异常监控以及输入数据质量监控。

6.根据权利要求1所述的交叉营销用户意愿预测方法，其特征在于，在模型构建之前还包括数据集构建步骤以及样本均衡步骤，所述数据集构建是选择特定时间段的数据分别作为训练集、测试集；所述样本均衡步骤采用smote算法对数据进行均衡化处理。

7.一种交叉营销用户意愿预测系统，其特征在于，包括数据收集模块、数据预处理模块、特征构建模块、模型构建模块以及模型评估与优化模块；所述数据收集模块，用于收集用户信息数据并定义目标用户群体；所述数据预处理模块，用于执行数据去重、缺失值处理、异常值处理和时间数据处理；所述特征构建模块，用于进行特征衍生、特征编码和特征选择，以从不同数据源中提取和构建特征；所述模型构建模块，用于构建包括随机森林、xgboost、lightgbm在内的预测模型；所述模型评估与优化模块，用于执行参数调优和模型融合技术。

8.根据权利要求7所述的交叉营销用户意愿预测系统，其特征在于，还包括模型监控模块，用于持续监控模型性能并根据反馈进行迭代优化；还包括数据集构建模块以及样本均衡模块，所述数据集构建模块选择特定时间段的数据分别作为训练集、测试集；所述样本均衡模块则采用smote算法对数据进行均衡化处理。

技术总结
本发明涉及数据挖掘和金融服务技术领域，尤其是一种交叉营销用户意愿预测方法及系统。方法包括以下步骤：数据收集，收集用户信息数据，并定义目标用户群体；数据预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理以及时间数据的相应处理；特征构建步骤用于从不同数据源中提取和构建有助于预测的特征；在模型构建阶段，建立随机森林、XGBoost、LightGBM预测模型；在模型评估与优化阶段，采用各种参数调优技术和模型融合技术来提高模型性能；实施模型监控，以持续监控模型性能并根据反馈进行迭代优化。本发明所提供的方法能够精准预测用户的营销响应意愿，帮助金融机构更有效地定位潜在客户，提供营销效果。

技术研发人员：谭广,王倩杰,蒋静
受保护的技术使用者：重庆富民银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/19