逻辑回归用于客户行为预测

目录

文章结构概览

前言

一、初始化设置

二、数据集认知

三、变量解析

四、特征加工

五、模型构建

总结

---

前言

本研究的核心内容在于对银行客户群体实施分类分析，以预测其是否具有购买定期存款产品的可能性。

以下部分将依次呈现基础的数据分析流程、图形可视化操作、分类变量的编码处理、数据标准化方法以及逻辑回归模型的完整构建过程。

变量定义如下：

· ID：用于唯一识别客户的编号
· age：客户当前的年龄数值
· job：客户所从事的职业类型
· marital：客户的婚姻状态信息
· education：客户接受教育的程度
· default：记录客户是否存在信用违约情况
· balance：客户账户每年的平均余额数额
· housing：是否拥有住房贷款的标识
· loan：是否申请过个人贷款的状态
· contact：与客户进行沟通时所采用的方式
· day：最后一次联系客户的日期（具体几号）
· month：最后一次联系客户的月份信息
· duration：最后一次联系过程中所花费的时间长度
· campaign：在当前营销活动中，与该客户进行接触的次数统计
· pdays：自上一次活动结束后，至本次联系客户所间隔的时间长度
· previous：在本次营销活动