实例介绍
【实例简介】
本数据集来自葡萄牙银行定期存款产品营销活动数据，主要包含三部分的信息。第一部分为客户基本信息，如年龄、职业、婚姻状况、受教育程度等；第二部分为与客户的沟通信息，如上次营销活动中与客户沟通时所在的月份、工作日、时长等；第三部分为社会经济数据，如消费者价格指数、消费者信心指数等。
通过此数据集，我们将要探讨以下问题：具备哪什么特征的客户更有可能购买定期存款产品？在什么时间与客户沟通更有可能让客户购买存款产品？如何根据数据分析结果指导银行的营销活动？
【实例截图】
【核心代码】
df_marital=df.drop(df.query('marital=="unknown"').index)
df_dum=pd.get_dummies(df_marital['marital'])
df_marital[['married','divorced']]=df_dum[['married','divorced']]
#以single为基准，将married、divorced添加到回归模型中
lm=sm.Logit(df_marital['Y'],df_marital[['intercept','married','divorced']])
res=lm.fit()
res.summary()
标签： 银行
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