Applying Convolutional-GRU for Term Deposit Likelihood Prediction

Banks are normally offered two kinds of deposit accounts. It consists of deposits like current/saving account and term deposits like fixed or recurring deposits.For enhancing the maximized profit from bank as well as customer perspective, term deposit can accelerate uplifting of finance fields. This paper focuses on likelihood of term deposit subscription taken by the customers. Bank campaign efforts and customer detail analysis caninfluence term deposit subscription chances. An automated system is approached in this paper that works towards prediction of term deposit investment possibilities in advance. This paper proposes deep learning based hybrid model that stacks Convolutional layers and Recurrent Neural Network (RNN) layers as predictive model. For RNN, Gated Recurrent Unit (GRU) is employed. The proposed predictive model is later compared with other benchmark classifiers such as k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision tree classifier (DT), and Multi-layer perceptron classifier (MLP). Experimental study concludesthat proposed model attainsan accuracy of 89.59% and MSE of 0.1041 which outperform wellother baseline models

Predicción del éxito del telemarketing bancario mediante el uso de árboles de decisión

Telemarketing is an interactive direct marketing technique in which a telemarketing agent solicits potential customers over the phone to make a sale of merchandise or a service. One of the great problems of telemarketing is to specify the list of clients that presents a greater probability of buying the product that is offered. In this article, we propose a personalized decision support system that can automatically predict the decision of the target audience after making a telemarketing call, in order to increase the effectiveness of direct advertising campaigns and consequently reduce the cost and cost. campaign time. The artificial intelligence method used in this work is the decision tree evaluated with the metrics of precision, accuracy and completeness. After applying the artificial intelligence method we obtain an accuracy, precision and completeness greater than 80%. The conclusions reached by the team are that in order to improve the decision tree model it is important to carry out a prior analysis of the data using statistical techniques or diagrams, to obtain a reference to the data and apply balancing techniques to obtain the best possible model.El telemercadeo es una técnica interactiva de mercadeo directo en la que un agente de telemercadeo solicita clientes potenciales a través del teléfono para realizar una venta de mercadería o servicio. Uno de los grandes problemas del telemarketing es especificar la lista de clientes que presentan una mayor probabilidad de comprar el producto que se ofrece. En este artículo proponemos un sistema de apoyo en la toma de decisiones personalizado que puede predecir automáticamente la decisión del público objetivo luego de realizar una llamada de telemarketing, con el fin de aumentar la efectividad de las campañas publicitarias directas y en consecuencia reducir el costo y tiempo de la campaña. El método de inteligencia artificial utilizado en este trabajo es el árbol de decisión evaluado con las métricas de precisión, exactitud y exhaustividad. Luego de aplicar el método de inteligencia artificial obtenemos una exactitud, precisión y exhaustividad mayor al 80%. Las conclusiones a los que el equipo llegó son que para mejorar el modelo de árbol de decisión es importante realizar un análisis previo de los datos mediante técnicas estadísticas o diagramas, para obtener referencia de los datos y aplicar técnicas de balanceo para obtener el mejor modelo posible

BANKA TELEPAZARLAMA BAŞARISININ TAHMİNİ İÇİN BİR BİRLEŞİK MAKİNE ÖĞRENME TABANLI KARAR DESTEK MODELİ

Amaç: Günümüzde bankacılık sektöründeişlem verilerinin yakalanmasını sağlayan elektronik bankacılık daha çok benimsenmeye başlanmış ve bu tür verilerin miktarı önemli ölçüde artmıştır. Bu verileri analiz etmek için veri madenciliğine dayalı teknikler benimsenmiştir. Bu çalışmada müşterilerin vadeli mevduat uygunluk durumlarına göre sınıflandırılması amaçlanmıştır. Yöntem: Bu çalışmada, kullanılan veri seti Portekiz Bankacılık Kurumu'nun müşterilerinden telefon ile iletişim yoluyla elde ettiği pazarlama kampanyaları verilerinden oluşmaktadır. Veriler C4.5, Naive Bayes, Bayes Ağları, k-En Yakın Komşu ve Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO) sınıflandırma algoritmaları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma modelleri Sentez indeks (SI) değerlerine göre karşılaştırılmıştır. Bulgular: Elde edilen sonuçlara göre basit C4.5, en iyi sınıflandırma modeli olarak bulunmuştur. Önerilen model, literatürdeki diğer çalışmaların aynı veri seti üzerinde uyguladığı yöntemlerden daha üstün bulunmuştur. Özgünlük: Literatürdeki mevcut çalışmalardan farklı olarak bu çalışmada, topluluk öğrenme yöntemleri ile farklı sınıflandırma modelleri oluşturulmuş ve sentez indeks olarak yeni bir performans ölçütü geliştirilmiştir