# 2022年（第5届）泰迪杯 数据分析技能赛 B题

**Repository Path**: shuiliumu/tipdm_2022_DataAnalysis_QuestionB

## Basic Information

- **Project Name**: 2022年（第5届）泰迪杯 数据分析技能赛 B题
- **Description**: 2022年（第5届）泰迪杯 数据分析技能赛 B题
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-10-27
- **Last Updated**: 2024-10-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python, Jupyter-notebook, 数据分析, 泰迪杯, 计算机竞赛

## README

# 2022年（第5届）“泰迪杯” 数据分析技能赛 B题




## 1. 介绍 

- 数据分析：银行客户忠诚度分析


- 泰迪杯技能赛B题（全解）：个人复盘，重新编写数据分析代码后所得 （18M）

<font color="RED">（注意：其中有ipynb文件为解题代码文件，html目录下文件为ipynb文件的html格式，可以直接打开看）</font>

| 泰迪杯技能赛B题（全解）文件说明                              | 文件名                                                       |
| ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| 赛事举办方提供的原始文件                                     | B题：银行客户忠诚度分析赛题数据.pdf                          |
| Jupyter文件<font color="red">（数据处理程序编写于该文件）</font> | 任务1 数据探索与清洗.ipynb <br />任务2 产品营销数据可视化分析.ipynb <br />任务3 客户流失因素可视化分析.ipynb <br />任务4 特征构建.ipynb<br />任务5 银行客户长期忠诚度预测建模.ipynb |
| html目录                                                     | 存ipynb文件转html格式的文件                                  |
| 程序执行生成的文件                                           | result1_1.xlsx <br />result1_2.xlsx <br />result1_3.xlsx<br />result3(long-customer-test).xlsx <br />result3.xlsx<br />result4(long-customer-test).xlsx<br />result4.xlsx<br />result5.xlsx |



## 2. 程序运行

<font color="red">程序运行前提：程序运行前要删除  程序执行生成的文件。否则可能报错 </font>

<font color="red">原因：比如其中有解压压缩文件的操作，但该目录下已经有相同名的压缩文件了，那么运行解压程序时就会报错</font>





### （1）环境配置

1. python环境
2. 安装相关依赖库

#### 依赖库

```
# 交互式笔记本库
jupyter
# 数据分析库
pandas
# 科学计算工具
numpy
# 数据图像化包
matplotlib
# 数据图像化包
pyecharts
# 机器学习库
scikit-learn
# 机器学习xgboost算法库
xgboost
```



### （2）删除程序执行生成的文件

```shell
# 删除这些文件
- result1_1.xlsx
- result1_2.xlsx
- result1_3.xlsx
- result3(long-customer-test).xlsx
- result3.xlsx
- result4(long-customer-test).xlsx
- result4.xlsx
- result5.xlsx


```

### （3）启动jupyter运行程序

```shell
# cmd 命令窗口
jupyter-notebook # 或 jupyter_notebook 根据jupyter版本而定
```

## 3. 技术要求



1. jupyter-notebook基本使用（即会用jupyter提供的notebook运行代码便可）

2. pandas熟练掌握（关键是DataFrame数据结构的属性，函数，方法要熟悉）

   pandas教程地址： https://shuiliumu.flowus.cn/share/ad222f04-f8bb-48bc-87d5-a650b5dbaa72

   <font color="red">（注意：个人为参加该比赛自学pandas的笔记）</font>

3. numpy基本使用（会对numpy类型二维数组创建，修改等基本操作便可）
4. matplotlib,echart等会上网查程序并修改便可

###