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银行数据集
我们的数据集描述
该数据（查看文末了解数据获取方式）与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅。
y - 客户是否订阅了定期存款？（二进制：'是'，'否'）
我们的目标是选择最好的回归模型来让客户订阅或不订阅定期存款。我们将使用如下算法：
- 线性回归
- 随机森林回归
- KNN近邻
- 决策树
- 高斯朴素贝叶斯
- 支持向量机
选择最佳模型的决定将基于：
- 准确性
- 过采样
数据准备
在本节中，我们加载数据。我们的数据有 45211 个变量。
输入变量：
银行客户数据
1 - 年龄(数字)
2 - 工作：工作类型（分类：'行政'、'蓝领'、'企业家'、'女佣'、'管理'、'退休'、'自雇'、'服务'、'学生'、'技术员'、'失业'、'未知')
3 - 婚姻：婚姻状况（分类：'离婚'、'已婚'、'单身'、'不详'；注：'离婚'指离婚或丧偶）。
4 - 教育（分类：'基础4年'、'基础6年'、'基础9年'、'高中'、'文盲'、'专业课程'、'大学学位'、'未知')
5 - 违约：是否有违约的信贷？(分类: '没有', '有', '未知')
6-住房：是否有住房贷款？(分类: '否', '是', '未知')
7 - 贷款：有个人贷款吗？
8 - contact: 联系通信类型（分类：'手机', '电话'）。
9 - 月：最后一次联系的年份月份（分类：'一月', '二月', '三月', ..., '十一月', '十二月')
10 - day\_of\_week：最后一次联系的星期（分类：'mon', 'tue', 'wed', 'thu', 'fri')
11 - 持续时间：最后一次联系的持续时间，以秒为单位（数字）。
12 - 活动：在这个活动期间为这个客户进行的接触次数（数字，包括最后一次接触）。
13 - pdays: 在上次活动中最后一次与客户联系后的天数（数字，999表示之前没有与客户联系）。
14 - 以前：在这次活动之前，为这个客户进行的接触次数（数字）。
15 - 结果：上次营销活动的结果（分类："失败"、"不存在"、"成功"）。
社会和经济背景属性
16 - emp.var.rate：就业变化率--季度指标（数值）。
17 - cons.price.idx：消费者价格指数--月度指标（数值）。
18 - cons.conf.idx：消费者信心指数--月度指标（数字）。
19 - euribor3m：银行3个月利率--每日指标(数值)
20 - nr.employed: 雇员人数 - 季度指标(数字)
输出变量（所需目标）：
- y - 客户是否认购了定期存款？(二进制: '是', '否')
data.head(5)
我们的下一步是查看变量的形式以及是否存在缺失值的问题。
df1 = data.dtypes df1
df2 = data.isnull().sum() df2
我们的下一步是计算所有变量的值。
data\['y'\].value_counts()
data\['job'\].value_counts()
data\['marital'\].value_counts()
data\['education'\].value_counts()
data\['housing'\].value_counts()
data\['loan'\].value_counts()
data\['contact'\].value_counts()
data\['month'\].value_counts()
data\['poutcome'\].value_counts()
描述性统计
数值总结
data.head(5)
改变因变量 y 的值。代替 no - 0 和代替 yes - 1。
data\['y'\] = data\['y'\].map({'no': 0, 'yes': 1})
data.columns
对于我们的每个变量，我们绘制一个箱线图来查看是否有任何可见的异常值。
plt.figure(figsize=\[10,25\]) ax = plt.subplot(611) sns.boxplot(data\['age'\],orient="v")
我们可以看到许多可见的异常值，尤其是在 balance 、 campaign 、 pdays 的情况下。在 pdays ，我们可以看到很多变量都在分位数范围之外。这个变量是一个特例，它被解码为 -1，这就是我们的图看起来像这样的原因。在表示变量之前的箱线图的情况下，它表示在此活动之前执行的联系数量，在这种情况下，我们还可以注意到许多超出分位数范围的值。
直方图
我们的下一步是查看连续变量的分布和直方图
我们可以看到没有一个变量具有正态分布。
plt.figure(figsize=\[10,20\]) plt.subplot(611) g = sns.distplot(data\["age"\], color="r")
我们的下一步是查看因变量 y 与每个变量或连续变量之间的关系。
g = sns.FacetGrid(data, col='y',size=4) g.map
从这些变量中我们可以得到的最有趣的观察是，大多数说不的人年龄在20-40岁之间，在月底的第20天，大多数人也拒绝了这个提议。
分类总结
我们制作仅包含分类变量的数据子集，以便更轻松地绘制箱线图
data_categorical = data\[\['job', 'marital', 'education', 'default', 'housing', 'loan','month', 'y'\]\]
我们还查看了分类变量，看看是否有一些有趣的特征
从上面的条形图中可以看出，最有趣的结果来自变量：婚姻状况、教育和工作。
从代表婚姻状况的图表来看，大多数人都已婚。
正如我们在代表教育的图表上看到的那样 - 最大的是接受过中等教育的人数。
在约伯的情况下，我们可以看到大多数人都有蓝领和管理工作。
我们还想在马赛克图上查看我们的分类变量与 y 变量之间的关系。
plt.rcParams\['font.size'\] = 16.0
正如我们所见，大多数人都拒绝了该提议。就地位而言，已婚的人说“不”最多。
在可变违约的情况下，大多数没有违约信用的人也拒绝了该提案。
大多数有住房贷款的人也拒绝了该提议。
大多数没有贷款的人拒绝了这个提议。
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数据挖掘
data.head(5)
我们想更深入地研究我们的变量，看看我们是否可以用它们做更多的事情。
我们的下一步是使用 WOE 分析。
finv, IV = datars(data,data.y) IV
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享（下）：https://developer.aliyun.com/article/1492259
