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Base de dados utilizada foi retirada do site: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing

Neste projeto realizamos uma análise de uma base de dados pública referente a uma campanha de marketing de um banco português ocorrida entre maio de 2008 e novembro de 2010. Nosso objetivo final é treinar um modelo de Machine Learning que possa prever se um cliente, em uma campanha futura, irá ser convertido pela campanha ou não. Temos, portanto, duas classes: cliente convertido e não convertido. Primeiro foi realizada uma limpeza dos dados, acompanhada de uma formtação para levar os dados a serem analisados no Power BI. Neste último foi feito um dashboard com as principais métricas para acompanhamento, uma primeira análise descritiva dos dados e pode ser visto em https://app.powerbi.com/links/Kan-CQ5RpS?ctid=fa79531c-8ce5-4bd3-97ee-245e6ee266b8&pbi_source=linkShare.

Posteriormente voltamos ao python onde realizamos uma análise estatística no Jupyter Notebook. Por fim, iniciou-se a preparação para a etapa de previsão com um pré-processamento dos dados. Com essa etapa finalizada, treinamos o modelo com quatro algoritmos: KNN Classifier, Random Forest Classifier, CatBoost Classifier e XGBoost Classifier. Após a aplicação de um GridSearchCV nesses quatro algoritmos, optamos por estimar o modelo com o XGBoost por ter a maior acurácia e valor ROC-AUC, junto ao algoritmo CatBoost, porém com um tempo de treinamento muito menor (50 segundos x 8 minutos). Os resultados podem ser vistos abaixo:

Apesar da boa acurácia (87.51%), temos um valor ROC-AUC baixo (60.36%) porque conseguimos prever corretamente a classe rara (Cliente convertido) apenas 45% das vezes. Foram testadas diferentes formas pré-processamento, como diferentes scalers para colocar variáveis numéricas em mesma escala, colunas categóricas em one-hot encoder e label encoding e balanceamento de classes. Não foi possível, no entanto, melhorar a previsão da classe rara.