基于机器学习的销售预测提案

背景

随着大数据时代数据的日益囤积，企业应该在更大程度上利用客户销售数据来了解目标客户，并做出更好的库存决策。我们的桌面应用程序旨在帮助企业分析对某些产品的需求，并根据来自不同国家的销售方销售的产品数量做出有效的库存决策，并考虑到每个国家的最佳销量比率和每个销售方的平均销量等因素。此外，它还可以预测了客户是否会接受新产品来增加产品的销售。

数据集描述

这些数据与BankX的直接营销活动（电话）有关。分类目标是预测客户是否会认购定期存款（变量y）。数据集分为四个部分，每个部分都有自己的字段属性名称：银行客户机数据、与当前活动的最后一个联系人相关联、其他属性和输出变量（目标值）。

 下面是这些数据的URL：
https://raw.githubusercontent.com/trangmx/fdc104/main/datasets/bank

数据分析目标

我们的目标是根据客户所提供的信息，对他们进行分类和贴上标签，以预测他们是否有可能购买金融产品，以及他们是否需要积极销售。这将使我们能够对客户进行精确的营销，并提高产品的销售。我们计划利用这些结果来增加对高价值客户的营销努力，并通过将客户分成群体来降低营销成本。

数据分析思路

我们将执行二元回归，以预测客户是否会根据他们之前的数据购买产品。为了实现这一点，我们将使用具有交叉验证的Logistic回归分类算法。我们还将使用随机森林来对特征的重要性进行排序，并选择具有更高重要性的特征来优化程序和减少运行时间。

动机

我们的项目旨在开发一个使用PyQt5桌面应用程序的销售预测系统。该系统将使用熊猫进行数据预处理，使用随机森林进行特征选择，并使用Logistic回归进行分类。我们还将编辑.csv文件，并在PyQt5上部署该应用程序。

方法

1. 数据预处理：该程序将以一个.csv文件作为输入，并使用panda将数据处理成一种模型可以被训练和预测的格式。
2. 特征选择：我们将使用随机森林对特征的重要性进行排序，并选择重要性较高的特征来优化程序，减少运行时间。
3. 逻辑回归模型：我们将建立一个多元线性回归模型，并使用召回率/精度对其进行评估。
4. 用户界面：我们将编辑.csv文件，并在PyQt5上部署该应用程序。

主要里程碑

1. 数据预处理和特征选择：我们的目标是在第6周结束时完成这项工作。
2. 建立和评估Logistic回归模型：我们的目标是在第10周结束前完成这个模型。

预测问题

我们的预测问题可以用数学公式表示如下：
设X为一个特征矩阵（年龄、工作、婚姻状况、受教育程度等）。y是一个二进制向量，表示一个客户是否会购买一个金融产品。我们想要找到一个函数f: X → y ，它可以准确地预测y通过给定的X。我们将使用Logistic回归作为我们的基本分类模型来实现这一点。
在机器学习算法中，我们使用这样的函数： 

我们想预测一个产品是否可以销售Y，并将现有数据X输入模型f (x)中得到预测Y。但在逻辑回归中，我们得到的y值本质上是一个概率值p，因此，

在得到概率值p后，我们根据概率值进行分类，