泰迪杯数据分析技能赛B题解决方案及详解
项目概览
本资源汇集了2022年泰迪杯数据分析技能竞赛B题的一等奖解决方案。通过深入分析银行客户行为数据，我们解决了从数据准备到模型构建的关键问题。我们的详细分析过程和思考分享在CSDN 博客上，欢迎深入探讨。
项目结构
- 任务 1：数据探索与准备
- 了解原始数据集模式、处理异常值和填补缺失值。
- 任务 2：营销效果可视化
- 使用 Python 可视化库（如 Matplotlib、Seaborn）展示营销活动效果和客户响应情况。
- 任务 3：客户流失因素可视化
- 确定导致客户流失的关键因素，并通过图表呈现。
- 任务 4：特征工程
- 设计和实现特征，提升模型预测能力。
- 任务 5：银行客户忠诚度预测建模
- 使用机器学习算法（如逻辑回归、随机森林）构建模型，预测客户未来忠诚度。
技术栈
- 编程语言： Python
- 主要工具：
- Jupyter Notebook
- Pandas：数据处理
- NumPy：科学计算
- Matplotlib / Seaborn：数据可视化
- Scikit-learn：机器学习建模
如何使用
- 克隆资源：使用 Git 克隆本资源到本地。
- 环境准备：建议使用 Anaconda 环境管理器安装必要的 Python 包（参见
requirements.txt）。 - 运行 Notebook：打开 Jupyter Notebook 或 Jupyter Lab，运行
.ipynb文件进行学习和实践。
贡献指南
我们欢迎社区的学习和交流。如有任何疑问、建议或改进，请通过 GitHub Issue 功能提出。对于对代码或文档的显著贡献，欢迎提交 Pull Request。
致谢
感谢泰迪杯提供的平台以及所有参与者的努力。让我们共同进步，在数据分析领域不断探索。
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