ForecasrFlowで定期貯金のダイレクトテレマーケティングの結果の予測をします！そして、次のキャンペーンでは、どの客層をターゲティングすればいいのかを明らかにしていきたいと思います！
今回のコンセプトは、どれだけ簡単にモデルをつくれるかです。なので、手間がかかりがちなデータ整形、特徴量の作成は行いません。
データは、kaggleの「Bank Marketing Dataset」を使いました。下記サイトからダウンロードできます。 https://www.kaggle.com/janiobachmann/bank-marketing-dataset
目次
- データ準備（本記事）
- モデル作成の準備
- モデル作成
- つくったモデルを見てみよう
データの概要
ダウンロードにしたcsvファイルを開くと以下のようになっています。17列11163行でした。 
それぞれの列の意味は以下になります
Age：年齢
Job：職種
Marital：婚姻状況
Education：教育水準
Default：債務不履行の有無
Balance：年間平均残高（€）
Housing：住宅ローンの有無
Loan：個人ローンの有無
Contact：顧客へ最後に連絡した時の連絡方法
Day：最後に連絡をとった日付
Month：最後に連絡をとった月
duration：最後の連絡を時の接触の長さ（秒）
campaign：現キャンペーンで銀行が連絡した回数
pdays：前キャンペーン最終連絡日からの経過日数
previous：前キャンペーンで銀行が連絡した回数
poutcome：前回のキャンペーンの成果
deposit：定額預金申し込み有無
今回は、定期貯金口座開設したのかを知りたいので、「deposit」が正解ラベル（予測するもの）となります。残りの16行は特徴量（正解ラベルを予測する材料）となります。
データの準備
モデルを構築するには、どうしてもID（重複しない数値、文字列）が必要です。そこでIDを付けました。
（これはExcelの機能を使えば一瞬でできます。R2に1を入力し、フィルハンドルを右クリック、その後、連続データを選択して完了です） 
これでデータの準備は完了です！
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