Walmart Classification Problem: Trabajo final de Minería y Análisis de Datos

Contribuidores:

• Daniela Pinto Veizaga
• Javier Valencia Goujon
• Mario Cruz García
• Miguel Ávila del Bosque

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Objetivo:

El presente repositorio busca resolver el problema descrito en Kaggle siguiendo la metodología CRISP-DM. Los entregables de cada etapa son:

• Comprensión del negocio (R Markdown)

  • Antecedentes
  • Determinación del objetivo
  • Determinación de criterio de éxito (i.e. superar benchmark de modelos que utilizan datos sin preprocesar)
  • Plan del proyecto

• Comprensión de los datos (R - Bash)

  • Reporte reproducible de recolección de datos: para la preparación de los datos, primeramente se descargaron desde la página de Kaggle con ayuda de bash.
  • Análisis exploratorio de datos: análisis exploratorio, curva ROC y PCA.
  • Univariado
  • Bivariado
  • Multivariado

• Preparación de los datos (R - Bash)

  • Reporte reproducible de selección e integración de datos
  • Reporte reproducible de limpieza de datos (incluyendo imputación)
  • Reporte reproducible de ingeniería de características

• Modelado (Python)

  • Diseño de prueba de modelo: logistic regression y gradient boosting
  • Selección de modelo (benchmark de modelos seleccionados): gradient boosting
  • Ajuste de hiperparámetros óptimo: magic loop, GridSearch y RandomSearch

• Evaluación (Python)

  • Evaluación del modelo final contra el conjunto de prueba
  • Reentrenamiento final de modelo con datos de entrenamiento y prueba con hiperparámetros optimizados.
  • Generación y carga de datos de prueba en Kaggle (reporte de posición final en tablero)

• Implantación (Python)

  • Desarrollo de web service en flask para predecir resultados a partir de nuevos datos
  • Reporte ejecutivo final con principales hallazgos e hitos del proyecto (5 minutos)