銀行の顧客ターゲティング

分析の概要

ビジネスシーンでよくある顧客分析が今回のテーマです。
お配りするデータは、とある銀行のキャンペーンの結果(定期預金の口座開設の有無)です。
このデータを元に、定期預金の口座開設の有無を予測して頂きます。
上司の依頼は「キャンペーンコストが限られているので、すべての顧客のキャンペーンを案内できない。
口座開設する可能性が高い顧客のアタックリストを作って欲しい」というものです。
あなたの会社でも顧客データや購入データがあるかもしれません。
明日から使える分析テーマとして取り上げました。

データセット

訓練用データはこちら
提出用データはこちら

・「提出用データはこちら」には、yがありません。このyを予測して提出をしていただきます。なお、下記にもありますが、定額預金申し込みありは「1」、なしは「0」です。
・検証用データがありませんので、訓練用データを訓練用と検証用のわけて交差検証をお願いします。
・提出する際は、IDをDataframeのindexにして、カラムをyのみにして提出をお願いします。

※保存方法
Mac:右クリック⇒「リンク先を別名で保存」
Windows:右クリック⇒「名前を付けてリンク先を保存」

データセットのカラム説明

カラム名説明
IDインデックスとして使用
age年齢
job職種
marital未婚/既婚
education教育水準
defaultクレジットの支払い遅延の有無(yes, no)
balance年間平均残高(€)
housing住宅ローンの有無(yes, no)
loan個人ローンの有無(yes, no)
contact連絡方法
day最終接触日
month最終接触月
duration最終接触時間(秒)
campaign現キャンペーンにおける接触回数
pdays前キャンペーン接触後からの経過日数
previous現キャンペーン以前までに顧客に接触した回数
poutcome前回のキャンペーンの成果
y定額預金申し込み有無(1:あり, 0:なし)

評価方法

・評価方法は、「AUC」を使用してください。
・評価値は0~1の間をとり、精度が高いほど大きな値となります。

【参考】
PythonのAUC実装方法(sklearn公式ページ)
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_auc_score.html

提出フォーム

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