3 gün süren bu Datathonda, Armut'un KVK kapsamında encode ettiği veriler üzerinde çalıştık. Müşteri ihtiyacı olan hizmeti almak için Armut'a giriyor hey şeyi tamamlıyor ama bazen müşteri tüm her şeyi tamamlasa bile bazı nedenlerden dolayı iş gerçekleşmiyor. Bu Datathonda biz bu işin gerçekleşip gerçekleşmediğini tahminlemeye çalıştık ve yarışma sonunda bunu juriye sunduk.
- Az olsa da veri görselleştirme, veriyi anlama
- Veri önişleme
- Öznitelik çıkarımı ve seçimi
- Proje sunumu
- & more...
Metrik kriteri olarak Macro F1 değeri seçilmiştir. Gönderilen Submission'lar (1, 0) gerçek değerler ile kıyaslanacak, yarışma tamamlandığında ağırlıklı olmak üzere f1 score ve sunumdan gerçekleşecek.
- train.csv - training veri seti
- test_set.csv - test veri set
- density.csv - çalışan dağılımları
- answer.csv - müşterinin sorulara verdiği cevaplar
- pandas
- numpy
- matplotlib
- seaborn
- sklearn
- xgboost
- imblearn
- scipy
- more..
- Alper Temel Author
If you want some help or want to give advice about it etc. feel free to send a private email to me: