这是我在Udacity纳米学位课程中完成的最后一个项目，名为Starbucks_Capstone

星巴克顶石挑战 目录 项目动机 星巴克提供的此数据集包含模拟数据，这些数据模拟了客户在其奖励移动应用程序上的行为。 星巴克每隔几天就会向移动应用程序的用户发送一个报价。 要约可以仅仅是饮料的广告或诸如折扣或BOGO（买一送一）之类的实际要约。 该项目的目的是通过组合三个提供的数据集来分析某些客户群体对某些报价类型的响应程度。 为了实现此目标，我必须先清理并组合提供的三个数据集，然后通过可视化的方式探索数据。 然后对数据进行建模，以便能够确定是否查看了要约，然后由成员完成了要约。 最后，我将GradientBoostingClassifier与GridSearchCV结合使用来预测客户是只查看要约还是要查看并完成要约。 文件描述 Portfolio.json-包含商品ID和有关每个商品（持续时间，类型等）的元数据 profile.json-每个客户的人口统计数据 transcript.jso