Este trabajo fue hecho como proyecto de personal del equipo, para reforzar las técnicas de clasificación.

El caso consistió en clasificar si el cliente que compró en el black friday es casado, basándonos sólo en las características de compra.

El Data set incluye información de transacciones realizadas en un retailer durante el Black Friday, incluyendo tanto información de comportamiento de compra como datos demográficos de los compradores.

Nosotros tomamos aquí la perpectiva de un retailer el cual va a lanzar una campaña muy fuerte en la cual el departamento de Mercadotecnia piensa crear dos tipos de campañas exitosas muy distintas, una para gente soltera y otra para gente casada, esto dependiendo del resultado de nuestro trabajo.

La campaña se piensa crear dependiendo del comportamiento de compra y demográficos y de los cuales se piensa dar seguimiento a los clientes mandándoles alguna de las dos tipos distintas de campañas. La idea es poder identificar cuales clientes son casados y solteros para poder enviarles la publicidad adecuada y que esta sea más efectiva.

Las librerías utilizadas en este notebook son pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sklearn.

BlackFriday.csv.zip = Contiene la base de datos de los ids de cliente y características de compra

Proyecto_Final_MD-checkpoint.ipynb = Contiene el código utilizado en el trabajo

User_ID - User - int64

Product_ID - Id Product - Object

Gender - Boolean - Object

Age - Age customer - Object

OccupationId - Occupation of each customer - int64

City_Category - Object

Stay_In_Current_City_Years - Object

Marital_Status - int64

Product_Category_1 - int64

Product_Category_2 - float64

Product_Category_3 - flota64

PurchasePurchase amount in dollars - int64

La página original de la base de datos es https://www.kaggle.com/mehdidag/black-friday