《表2 年龄与资产量（月日均）离散化情况》

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《数据挖掘在银行零售业的应用》

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为了方便模型训练和实验结果的归纳，本文将连续型变量即“年龄”与“资产量（月日均）”这两个特征属性进行如表2所示的离散化处理。其中“年龄”划分标准依据数据分布特点，“资产量（月日均）”的离散化标准为银行业内对客户资金段的划分标准。将零售客户数据集进行数据去重等数据集清洗工作后，得到总计37360条数据。