Investigation of data mining for marketing purposes

Bir ürünün, onu satın alma olasılığı daha yüksek olan müşteri tipine ulaştığından emin olmak için, Son yıllarda çevrimiçi Reklam tabanlı pazarlama, belirli bir ürün için daha fazla müşteri çekmeye başladı. Ancak bu çalışmada bir bankanın müşterilerinin yaşları da dahil olmak üzere bazı bilgileri kullanılarak ve beklenen maaş, olumlu mu yoksa olumsuz mu yanıt vereceklerini tahmin edebildik. Öncelikli olarak Python'da Lineplot ve Lmplot görselleştirmelerini kullanarak ürünümüzün Reklamına. Ve kanıtlamak için daha karmaşık veri kümeleri için veri görselleştirmesinin müşterinin davranış, bu nedenle, aynı veri kümesine güçlü makine öğrenimi modelleri uygulandı daha doğru tahminler yapmak için üç farklı sınıflandırma modeli kullanılmıştır: NaïveBayes, KNN ve SVM, bu modeller %88, %90 ve %88,75 doğruluk göstermiştir, sırasıyla. Son olarak, veri setinde bulunmayan yeni verilerin tahminleri, aynı modeller