Ielādē...
Grūtības pakāpe
Jūsu labākais rezultāts
Nav pieejams
Ņemot vērā nenoteiktību saistībā ar inflāciju, bankas iestāde veic tālruņa mārketinga kampaņu, lai pārliecinātu klientus atvērt termiņnoguldījumus. Pēc ilgas reklāmas programmas uzņēmums vēlas novērtēt kampaņas efektivitāti. Datu kopa satur informāciju par klientiem, demogrāfiskos raksturlielumus un informāciju par mārketinga kampaņas ietvaros veiktajiem zvaniem. Problēmas mērķis ir analizēt šos datus un atrisināt vairākus apakšuzdevumus, kas saistīti ar klientu uzvedību.
Dalībnieki saņem trīs failus:
deposit.deposit.| Kolonna | Apraksts |
|---|---|
id | id |
age | klienta vecums |
job | klienta nodarbošanās |
marital | ģimenes stāvoklis |
education | izglītības līmenis |
default | vai klientam kādreiz ir bijušas saistību neizpildes |
balance | konta atlikums |
housing | vai klientam ir hipotekārais kredīts |
loan | vai klientam ir patēriņa kredīts |
contact | saziņas veids |
day | zvana diena |
month | zvana mēnesis |
duration | zvana ilgums |
campaign | zvanu skaits kampaņas laikā |
pdays | dienu skaits kopš pēdējās kampaņas |
previous | iepriekšējo kontaktu skaits |
poutcome | iepriekšējās kampaņas rezultāts |
deposit | mērķa mainīgais: vai klients atvēra noguldījumu |
Problēma ir sadalīta četros apakšuzdevumos.
Nosakiet nodarbošanos (job) ar visaugstāko noguldījumu likmi.
Noguldījumu likme ir to klientu proporcija, kuriem deposit = 1, pret kopējo klientu skaitu šajā profesijā.
Izvade: nodarbošanās.
Nosakiet mēnesi (month), kurā apmācības datu kopā tika sazvanīts vislielākais klientu skaits.
Izvade: mēneša nosaukums.
Izveidojiet binārās klasifikācijas modeli, kas prognozē mainīgo deposit.
Modelis ir jāapmāca, izmantojot train.csv, un tam ir jāģenerē prognozes failam test.csv.
Sagrupējiet test.csv klientus divos klasteros, pamatojoties uz skaitliskajiem mainīgajiem, un katram klientam atgrieziet tā klastera etiķeti, kuram tas pieder.
Risinājumam ir jāģenerē fails submission.csv ar šādu struktūru:
subtaskID,datapointID,answer1,1,management2,1,jan3,5686,03,5206,1...4,5686,14,5206,0...Paskaidrojumi:
datapointID vērtība būs 1.datapointID vērtība būs id no test.csv.1. apakšuzdevums — precīza atbildes pārbaude.
2. apakšuzdevums — precīza atbildes pārbaude.
3. apakšuzdevums — klasifikācija tiek vērtēta, izmantojot F1 macro:
| F1 macro | Punkti |
|---|---|
| >= 0.85 | maksimālais punktu skaits (55p) |
| < 0.65 | 0 punkti |
| starp vērtībām | proporcionāls punktu skaits |
4. apakšuzdevums — klasterizācija tiek vērtēta, izmantojot Adjusted Rand Index (ARI):
| ARI | Punkti |
|---|---|
| >= 0.9 | maksimālais punktu skaits (20p) |
| < 0.5 | 0 punkti |
| starp vērtībām | proporcionāls punktu skaits |