Potential Client Analysis and Prediction Project

This project focuses on analyzing two separate datasets and then combining them to build a predictive model using Python. The main objective is to determine if a person has the potential to become a client, using demographic and behavioral information.

Contents

1. Data Analysis

   • Leads.csv: Contains demographic information.
   • Offers.csv: Contains behavioral data.

2. Sections

   • Exploratory Analysis: Analysis of the behavioral datasets.
   • Combine Datasets: Fusion of demographic and behavioral data.
   • Predictive Model: Creation and evaluation of the predictive model.

Requirements

The project was developed in Python. Required installations:

• Python 3.9
• Libraries: Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn

Usage

1. Exploratory Data Analysis

   • Execute to explore the demographic dataset.

2. Data Combination

   • Employ to merge demographic and behavioral information into a single dataset.

3. Predictive Model

   • Execute to create and evaluate the predictive model.
   • The trained model will be ready to predict if a person is a potential client.

Results

It is expected to achieve a predictive model with a 70% accuracy in predicting potential clients, based on the combination of demographic and behavioral data.

Contribution

Feel free to suggest improvements, optimizations, or report issues by opening an issue or sending a pull request.

Author

Santiago Pérez Puerta

[email protected]

https://www.linkedin.com/in/santiagoperezpuerta/

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Proyecto de Análisis y Predicción de Clientes Potenciales

Este proyecto se enfoca en analizar dos conjuntos de datos separados para luego combinarlos y construir un modelo predictivo utilizando Python. El objetivo principal es determinar si una persona tiene el potencial de convertirse en cliente, utilizando información demográfica y comportamental.

Contenido

1. Análisis de Datos

   • Leads.csv: Contiene información demográfica.
   • Offers.csv: Contiene datos de comportamiento.

2. Secciones

   • analisis exploratorios: Análisis de los dataset de comportamiento.
   • combinar datasets: Fusión de datos demográficos y de comportamiento.
   • modelo predictivo: Creación y evaluación del modelo predictivo.

Requerimientos

El proyecto se desarrolló en Python. Se requiere tener instalado:

• Python 3.9
• Bibliotecas: Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn

Uso

1. Análisis exploratório de Datos

   • Ejecutar para explorar el dataset demográfico.

2. Combinación de Datos

   • Emplear para unir la información demográfica y de comportamiento en un solo dataset.

3. Modelo Predictivo

   • Ejecutar para crear y evaluar el modelo predictivo.
   • El modelo entrenado estará listo para predecir si una persona es un cliente potencial.

Resultados

Se espera obtuvo un modelo predictivo con una precición del 70% en la predicción de clientes potenciales, basado en la combinación de datos demográficos y de comportamiento.

Contribución

Siéntete libre de sugerir mejoras, optimizaciones o reportar problemas abriendo un issue o enviando un pull request.

Autor

Santiago Pérez Puerta

[email protected]

https://www.linkedin.com/in/santiagoperezpuerta/

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Puedes agregar más detalles sobre la estructura del proyecto, instrucciones adicionales o detalles sobre los datasets específicos y el modelo predictivo en las secciones correspondientes. ¡Espero que te sea útil!