机器学习:基于逻辑回归对超市销售活动预测分析

本文通过逻辑回归分析,帮助一家超市预测年终促销活动中,哪些客户可能购买黄金会员资格。数据来源于去年的活动,涉及2240行,22个特征值。在Python环境下,对数据进行预处理,包括处理缺失值和非数值型变量,然后构建并验证模型,以提高活动推广效率。

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作者:i阿极

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1、实验背景

一家超级市场正在计划年终促销。他们想推出一个新的优惠——黄金会员资格,所有购买的产品都有20%的折扣,只需499美元,其他日子里是999美元。该优惠政策将只对现有客户有效,目前他们正计划通过电话进行宣传。
管理层认为,降低活动成本的最好方法是建立一个预测模型,首先将可能购买该优惠的客户进行分类。

2、实验数据说明

数据信息是在去年的活动中收集的,以下为数据描述:

字段 说明
Id 每个客户的独特ID
Year_Birth 客户的年龄
Education 顾客的教育水平
Marital_Status 客户的婚姻状况
Income 客户的家庭年收入
Kidhome 客户家庭中小孩的数量
Teenhome 客户家庭中的青少年人数
Dt_Customer
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