ML Marathon 马拉松数据集

#### 背景描述
数据与金融机构的直接营销活动有关。营销活动以电话为基础。通常，为了评估产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅，需要与同一客户进行多次联系。您必须分析数据集，以便找到寻找未来策略的方法，以改进银行未来的营销活动。
#### 数据说明
- 1-年龄（数字）

- 2-工作：工作类型（分类：“管理员”、“蓝领”、“企业家”、“女佣”、“管理”、“敬业”、“自雇”、“服务”、“学生'，'技术人员'，'失业'，'未知'）

- 3-婚姻：婚姻状况（分类：“离异”、“已婚”、“单身”、“未知”；注：“离婚”指离婚或丧偶）

- 4-教育（分类：“基础.4y”、“基础.6y”、‘基础.9y’、‘高中’、‘基础’、‘专业课程’、‘大学学位’、‘不明'）

- 5-违约：是否有信用违约？（分类：“否”、“是”、“未知”）

- 6-余额：

- 7-住房：有住房贷款吗？（分类：“否”、“是”、“未知”）

- 8-贷款：有个人贷款吗？（分类：“否”、“是”、“未知”）

- 9-联系人：联系人通信类型（分类：“手机”、“电话”）

- 10-月：一年中最后一次联系的月份（分类：'jan'，'feb'，'mar'，…，'nov'，'dec'）

- 11-天：一周的最后一个联系日（分类：“mon”、“tue”、“wed”、“tu”、“ri”）

- 12-持续时间：上次接触持续时间，单位为秒（数字）。重要提示：此属性高度影响输出目标（例如，如果持续时间=0，则y='no'）。然而，在执行调用。此外，在调用结束后，y显然是已知的。因此，该输入应仅用于基准目的，如果目的是为了现实预测模型。

- 13-活动：在此活动期间为该客户执行的联系人数量（数字，包括最后一个联系人）

- 14-天：上次与客户联系后过去的天数（数字；999表示以前未联系过客户）

- 15-之前：在此活动之前和此客户执行的联系人数量（数字）

- 16-结果：上一次营销活动的结果（分类： “失败”、“不存在”、“成功”）输出变量（所需目标）：

- 17-存款-客户是否已认购定期存款？（二进制：'yes'，'no'）

#### 数据来源
Azure开发者社区
#### 问题描述
EDA