【亲测免费】 2022泰迪杯数据分析技能赛B题代码及解析

🏆 项目概述
本仓库包含2022年泰迪杯数据分析技能竞赛中B题的一等奖解决方案。通过这个项目，我们深入挖掘了银行客户行为数据，旨在解决一系列从数据清洗到模型建立的关键问题。详细的过程和思考在我们的赛后总结博客中进行了分享，欢迎访问我的CSDN博客进行深度交流。

📚 项目结构

• 任务1: 数据探索与清洗

  • 探究原始数据集中的模式、异常值处理与缺失值填补。

• 任务2: 产品营销数据可视化分析

  • 利用Python的数据可视化库（如Matplotlib, Seaborn）展示营销活动的效果及客户响应情况。

• 任务3: 客户流失因素可视化分析

  • 分析导致客户流失的关键因素，并通过图形化方式呈现。

• 任务4: 特征构建

  • 设计并实现有效的特征以增强模型预测能力。

• 任务5: 银行客户长期忠诚度预测建模

  • 应用机器学习算法，比如逻辑回归、随机森林等，建立预测模型，评估客户未来忠诚度。

🚀 技术栈

• 编程语言: Python
• 主要工具:
  • Jupyter Notebook
  • Pandas：数据处理
  • NumPy：科学计算
  • Matplotlib / Seaborn：数据可视化
  • Scikit-learn：机器学习建模

📚 如何使用

1. 克隆仓库: 使用Git克隆本仓库到本地。
2. 环境准备: 建议使用Anaconda环境管理器，安装必要的Python包（参考requirements.txt）。
3. 运行Notebook: 打开Jupyter Notebook或Jupyter Lab，运行.ipynb文件进行学习和实践。

🤝 贡献指南
我们鼓励社区的学习和讨论。如果您有任何疑问、建议或改进意见，请通过GitHub的Issue功能提出。对于显著贡献的代码或文档修改，欢迎您提交Pull Request。

📢 致谢
感谢泰迪杯提供的平台以及所有参与者的努力，让我们共同进步，在数据分析的道路上越走越远。

🌟 开始探索
现在就启动你的数据分析之旅，希望这份代码能成为你学习路上的有益参考！

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