Streamlit-приложение с разведочным анализом

Осуществлена предобработка исходных данных: удаление дубликатов и аномальных значений, агрегирование данных клиентов по общему количеству ссуд и количеству погашенных ссуд, а также объединение данных в один файл D_dataset.csv.

Проведен разведочный анализ данных D_dataset.csv с построением графиков распределений признаков, матрицы корреляций, графиков зависимостей целевой переменной (отклик на маркетинговую кампанию) и признаков, а также вычисление характеристик распределения числовых столбцов.

Streamlit app

Приложение развернуто по ссылке https://edaofbankclients.streamlit.app/

Files

• BD_homework.ipynb: preprocessing data Jupyter Notebook
• app.py: streamlit app file
• D_dataset.csv: data file
• requirements.txt: package requirements files