연습문제

마케팅 전략 전환율 예측

난이도
Medium
제출
146 회
참가자
61 명
제출 형식
csv

<연습문제 필독 사항>

- 본 연습문제는 저작권법에 의해 보호됩니다. 무단 복제, 유출 시 저작권법 제 136조에 따라 형사 처벌의 대상이 될 수 있습니다.
- 본 자료를 원본 그대로 배포하는 행위 뿐만 아니라, 수정·편집·재구성 등을 통해 2차적 저작물을 제작하거나 무단으로 활용하는
   행위 역시 저작권법 제22조 위반에 해당하며, 제136조에 따라 형사 처벌의 대상이 될 수 있습니다.
- 영리 목적 여부와 관계없이 원저작자(자료 제작자)의 사전 동의 없는 모든 형태의 가공·재배포는 금지됩니다.

*본 연습문제 다운 시 위 안내 사항을 확인 및 인지한 것으로 간주합니다.


가상의 마케팅 캠페인 대행사에게 마케팅을 의뢰하고자 합니다.

축적된 데이터를 기반으로 여러 변수에 따른 마케팅 효과를 가늠하기 위해, 개별 마케팅 전략의 전환율을 예측하는 문제입니다.
캠페인 종류, 마케팅 기간, 마케팅이 시행된 분기 등 여러 변수가 포함되어 있습니다.

주어진 Feature들을 이용하여 마케팅 전략의 전환율(Conversion Rate)을 예측해보세요!

데이터셋 설명

데이터셋 설명
데이터는 두 그룹으로 분할되었습니다.
training set(train.csv)
test set(test.csv)

Training set
기계 학습 모델을 구축하는 데 사용되어야 합니다.
배송 운영과 관련된 비용에 대한 정보를 제공합니다. 

Test set
각 배송 운영에 따른 비용에 대한 실제 정보를 제공하지 않습니다. 이러한 결과를 예측하는 것이 귀하의 임무입니다.
train set의 각 물건에 대해 훈련한 모델을 사용하여 물류 배송비를 예측합니다.​

[데이터 설명]
train.csv [파일]
Company: 가상의 마케팅 캠페인 대행사명
Campaign_Type: 캠페인 종류
Target_Audience: 마케팅 타겟 고객 특성
Duration: 마케팅 기간 (일 수)
Channel_Used: 마케팅 채널 종류
Location: 마케팅이 시행된 위치
Language: 마케팅에 사용된 언어
Customer_Segment: 타겟 고객 세그먼트
Quarter: 마케팅이 시행된 분기
Conversion_Rate: 마케팅 리드 가운데 마케팅으로 원하는 행동을 달성한 비율 (전환율)

test.csv [파일]
train 데이터와 구성 동일
Conversion_Rate 열을 예측해야 함.

sample-submission.csv [파일]
제출을 위한 기본 양식
id : 샘플 별 고유 ID
shipping_costs : 예측한 값을 기입하여 제출

[평가 산식]
RMSE (Root Mean Squared Error): 예측값과 실제값 간의 편차를 측정하는 회귀 성능 평가 지표

Python 코드

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import math
score = math.sqrt(mean_squared_error(truth_df["Conversion_Rate"], submission_df["Conversion_Rate"]))

train.csv

test.csv

sample-submission.csv
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