近年来,互联网金融飞速发展,客户对于金融产品的选择日益多样化,传统银行业面临着前所未有的挑战。随着全球经济的发展变化,各类销售模式也受到了不可忽视的影响,企业开始追求便捷的、低成本的营销方式,同时还要获得更高的销售额,银行业传统的电话营销模式有待提升。与此同时,互联网技术为银行业开辟了新的发展方式,实现对现有客户资源的充分利用,有效地分析过往营销数据,从而实现客户分类,提高自身竞争力。改变传统的电话营销模式,有利于银行开拓业务,有效提高收益。决策树模型是一种广泛使用的分类方法,通过对特征属性的学习,得到容易理解的分类规则。集成学习分为Boosting和Bagging两大类别,主要通过把多个弱监督模型组合起来,从而得到一个更好更全面的强监督模型,在各个领域都有了广泛应用并取得了令人满意的效果。本文对银行某次电话营销活动进行研究,对客户是否会购买定期产品进行预测。首先阐述了国内外电话营销的发展,数据挖掘技术为银行业带来的机遇和挑战,以及客户分类问题的研究意义;随后是理论知识部分,着重介绍了CART决策树、梯度提升树、XGBoost模型以及随机森林算法等,为后续研究打下基础;接着对数据集进行了预处理,包括数据可视化、变量特征选取和数值编码等,特别地,因数据属于典型的不平衡数据集,分别选用过采样和SMOTE方法进行了处理。为了更好的验证各个模型的分类性能,选用混淆矩阵和ROC曲线进行模型评价,对比了不同模型的准确率和AUC值。同时,输出模型分类过程中的特征重要程度排序,通过变量对分类结果的影响程度,银行可以制定出有竞争力的产品以及合理的营销方案,从而实现客户管理和高效营销。