双十一营销活动方案.doc

营销活动(Campaign)-设计原则 一个营销活动可以是金融机构为了获取、保留客户或者增强客户关系、占有市场的一种活动，可能是一种有明确市场目标的销售活动（如新产品推广等），也可能仅仅是跟客户的一种互动的交流活动（如客户调查等）。一个完整的营销行为应包括营销计划、营销活动以及实施信息。该主题的信息与特定的客户群、地区、产品、使用渠道都有密切的关联。 目前在源业务系统中发现的营销主题信息主要包括： OCRM WPPS PPSS OBDI

Project模板-策划营销活动

年会搞气氛撒红包等最新微信大屏幕上墙独立后台系统开源版源码营销活动微信大屏幕互动功能源码，亲测有效，需要有公众号信息，配置都有说明哦

餐饮类营销活动借鉴.pdf

大型营销活动技术保障作战手册和预案模板： 大型营销活动技术保障作战手册.pdf 预案梳理模板.xlsx

bank_direct_marketing_prediction 该数据与葡萄牙银行机构的直接营销活动相关。营销活动基于电话。 通常，需要与同一客户联系不止一个联系人，以便了解是否会（或不会）订阅该产品（银行定期存款）。 有两个数据集： 1) 包含所有示例的 bank-full.csv，按日期排序（从 2008 年 5 月到 2010 年 11 月）。 2) bank.csv 包含 10% 的示例 (4521)，从 bank-full.csv 中随机选择。 应用的数据挖掘算法： 神经网络、支持向量机 (SVM)、线性判别式、二次判别式、混合判别模型、具有逻辑回归的广义线性模型 (GLM)、具有所有变量的广义加性模型 (GAM)、具有逐步变量选择的 GAM、rPart 树 模型通过ROC曲线评估

银行营销活动分析 使用Logistic回归，随机森林，决策树，Gradient Boosting和AdaBoost等各种ML技术分析了葡萄牙银行的先前营销活动，并预测了用户是否会购买该银行的定期存款 推荐的营销团队，使用功能重要性图和业务直觉来更好地定位客户的方法 运行代码的说明： 确保数据文件（“ bank-additional-full.csv”）与ipython笔记本位于同一目录中，或相应地编辑ipython笔记本。 确保在python 3环境中运行笔记本。 确保笔记本中使用的所有依赖项都已安装在本地计算机中。 按照笔记本中的顺序依次运行代码。 对Notebook进行充分注释以给出所执行代码的合理推断。 速效 功能重要性 给营销团队的建议

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。

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