信用卡行销决策树使用分类或分区作为预测模型的基础，以探索模式，发现关系，筛选最有影响力的因素并得出有关响应的结论。
情况：作为研究经理，您想了解客户因素和信用卡优惠之间是否存在关系。
行动：您使用决策树创建简单的分区，然后使用高级的Bootstrap Forest和Boosted Trees方法来找到最佳模型。
结果：使用这些机器学习技术，您可以比较最佳模型并确定最佳值以最大化接受度。
后续步骤：您的研究将与您的同事交互共享，并为下一次营销活动提供信息并提高盈利能力。
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作为科学家，工程师和分析师，我们经常面临着发现隐藏在数据中的关系的挑战。
