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Dataset para armazenamento de projetos da DsHub

DsHub Projeto 1: Sistema de Machine Learning para Otimização de Marketing

Contexto do Problema:

Você é um Engenheiro de ML/Cientista de Dados de uma grande loja. Essa loja está planejando uma grande liquidação de fim de ano. Eles querem lançar uma nova oferta - a adesão Gold, que dá um desconto de 20% em todas as compras, por apenas R$499, enquanto normalmente custaria R$999. A oferta será válida apenas para clientes existentes e uma campanha de ligação telefônica está sendo planejada para eles. A administração acredita que a melhor maneira de reduzir o custo da campanha é criar um modelo preditivo que classifique os clientes que possivelmente irão adquirir a oferta.

Objetivo da Solução:

A superloja deseja prever a probabilidade de um cliente fornecer uma resposta positiva e identificar os diferentes fatores que afetam a resposta do cliente. Você precisa analisar os dados fornecidos para identificar esses fatores e, em seguida, criar um modelo de previsão para prever a probabilidade de um cliente dar uma resposta positiva.

Dataset:

Os dados passados para o setor de dados foram adiquiridos na campanha do ano passado. Com esses dados devemos predizer os possíveis compradores do plano para este ano.

Solução:

Para este problema, vamos desenvolver uma solução simples, os passos são:

1. Vamos desenvolver um modelo de ML para gerar predições;
2. Vamos criar uma API utilizando FastAPI para gerar predições para serem mostrados no nosso "frontend";
3. Utilizar o StreamLit para fazer um "frontend" simples onde vamos permitir o upload de um arquivo CSV com os dados a serem preditos;