Один из способов повысить эффективность взаимодействия банка с клиентами — отправлять предложение о новой услуге не всем клиентам, а только некоторым, которые выбираются по принципу наибольшей склонности к отклику на это предложение.
Задача проекта заключается в том, чтобы предложить алгоритм, который будет выдавать склонность клиента к положительному или отрицательному отклику на предложение банка. Предполагается, что, получив такие оценки для некоторого множества клиентов, банк обратится с предложением только к тем, от кого ожидается положительный отклик.
- Предобработка представленных данных и их разведочный анализ
- Обучение логистической регрессии и SVM на обработанных данных, выбор наилучшей модели
- Перенос обработанных данных в базу PostgreSQL
- Построение API на FastAPI с эндпоинтами для:
- получения данных из базы данных
- обучения модели на основе этих данных
- предсказания класса по введенным пользователем данным
- Разработка веб-интерфейса на основе Streamlit и его интеграция с API
- Деплой разработанных микросервисов на серверы
eda.ipynb: ноутбук проекта, в котором проводлась обработка данных и их анализfrontend: директория веб-интерфейса приложенияbackend: директория APIbackend/db: директория файлов для работы с базой данных
Автор: Вадим Попов (@h4cktiv1st)