PTDLDT - buổi 1
Lưu Huyền Trân
2023-06-13
library(tidyr)## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.3.1library(DescTools)## Warning: package 'DescTools' was built under R version 4.3.1library(epitools)
library(ggplot2)## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.1setwd("F:/PTDLĐT")
d <- read.csv("data2.csv")
str(d)## 'data.frame': 755 obs. of 15 variables:
## $ Daily.Time.Spent.on.Site: num 50.5 43.6 47 56.9 71.8 ...
## $ Age : chr "40-50" "30-40" "40-50" "40-50" ...
## $ Area.Income : chr "20.000-30.000" "20.000-30.000" "20.000-30.000" "20.000-30.000" ...
## $ Income.level : chr "Middle" "Lower middle" "Lower middle" "Lower middle" ...
## $ search_query : chr "anxiety toys" "anxiety toys" "anxiety toys" "anxiety toys" ...
## $ City : chr "Lake Cynthia" "Mclaughlinbury" "Garciatown" "East Jessefort" ...
## $ Gender : chr "Female" "Female" "Female" "Female" ...
## $ Country : chr "Reunion" "Ireland" "Mauritius" "United Kingdom" ...
## $ search_quey_volume : int 67 212 1 27 3 1 1 1 1 3 ...
## $ imp_total_count : int 6874 24099 95 2726 93 19 60 56 60 57 ...
## $ clk_total_count : chr "70-80" "Less than 10" "Less than 10" "20-30" ...
## $ clk_click_rate : num 0.258 0.19 0.2 0.283 0.667 ...
## $ cart_total_count : int 1 1 11 1 27 5 1 1 2 8 ...
## $ cart_add_rate : num 0.125 0.0625 0.1134 25 0.0498 ...
## $ pur_on_ads : int 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 ...totalclk <- d$clk_total_count
age <- d$Age
income.level <- d$Income.level
searchq <- d$search_query
gender <- d$Gender
area.income <- d$Area.Income
cart.total <- d$cart_total_count
time.usage <- d$Daily.Time.Spent.on.Site
imp.total <- d$imp_total_count
data1 <- data.frame(d$Age, d$Area.Income, d$Income.level, d$search_query, d$City, d$Gender, d$Country, d$search_quey_volume, d$imp_total_count, d$clk_total_count, d$clk_click_rate, d$cart_total_count, d$cart_add_rate, d$pur_on_ads)Bài tập tuần 5
1. Mô hình hồi quy cho biến phụ thuộc quyết định mua hàng sau khi xem quảng cáo của khách hàng
1.1 Mô hình logit
Mô hình có biến phụ thuộc: pur_on_ads và các biến độc lập gồm các biến độc lập: gender, income.level, age, totalclk, time.usage, cart.total, imp.total
data1 <- data.frame(d$Age, d$Area.Income, d$Income.level, d$search_query, d$City, d$Gender, d$Country, d$search_quey_volume, d$imp_total_count, d$clk_total_count, d$clk_click_rate, d$cart_total_count, d$cart_add_rate, d$pur_on_ads)
model1 <- glm(data = data1, formula = factor(d$pur_on_ads) ~ gender + income.level + age + totalclk + time.usage + cart.total + imp.total, family = binomial(link = "logit"))
levels(factor(d$pur_on_ads))## [1] "0" "1"summary(model1)##
## Call:
## glm(formula = factor(d$pur_on_ads) ~ gender + income.level +
## age + totalclk + time.usage + cart.total + imp.total, family = binomial(link = "logit"),
## data = data1)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 7.441e-01 5.140e-01 1.448 0.1477
## genderMale 4.963e-02 1.643e-01 0.302 0.7626
## income.levelLow -7.013e-01 6.838e-01 -1.026 0.3051
## income.levelLower middle -1.660e-01 3.850e-01 -0.431 0.6664
## income.levelMiddle -2.611e-01 2.428e-01 -1.076 0.2821
## income.levelUpper middle -3.538e-01 2.297e-01 -1.540 0.1235
## age30-40 -4.022e-01 2.052e-01 -1.960 0.0500 *
## age40-50 -4.531e-02 2.508e-01 -0.181 0.8566
## age50-60 -4.440e-01 3.028e-01 -1.466 0.1426
## ageLess than 20 1.458e+01 5.912e+02 0.025 0.9803
## ageMore than 60 1.448e+01 1.455e+03 0.010 0.9921
## totalclk20-30 4.393e-01 4.397e-01 0.999 0.3177
## totalclk30-40 -5.883e-01 5.452e-01 -1.079 0.2806
## totalclk40-50 2.544e-02 7.447e-01 0.034 0.9728
## totalclk50-60 -5.518e-01 7.306e-01 -0.755 0.4501
## totalclk60-70 -1.646e+00 9.976e-01 -1.650 0.0990 .
## totalclk70-80 -9.929e-01 1.008e+00 -0.985 0.3248
## totalclk80-90 -2.910e-01 1.272e+00 -0.229 0.8190
## totalclk90-100 -1.850e+00 1.523e+00 -1.215 0.2243
## totalclkLess than 10 5.333e-01 2.362e-01 2.258 0.0240 *
## totalclkMore than 100 -2.670e+00 1.367e+00 -1.954 0.0508 .
## time.usage 2.189e-03 5.293e-03 0.414 0.6792
## cart.total -1.762e-02 1.066e-02 -1.654 0.0982 .
## imp.total 2.107e-04 1.099e-04 1.917 0.0552 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 912.2 on 753 degrees of freedom
## Residual deviance: 883.0 on 730 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## AIC: 931
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 14Đối với mô hình hồi quy logit của biến phụ thuộc pur_on_ads (quyết định mua hàng sau khi xem quảng cáo của khách hàng) và các biến độc lập: giới tính (gender), mức thu nhập (income.level), tuổi (age), số lần click xem quảng cáo (totalclk), thời gian sử dụng internet (time.usage), tổng số hàng bỏ vào giỏ hàng (cart.total) và số lần quảng cáo được hiển thị cho khách hàng (imp.total). Ta có thể thấy biến age(30-40) và biến totalclkLess than 10 có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Ngoài ra, biến totalclk60-70, totalclkMore than 10, cart.total và imp.total có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%. Trong khi biến age30-40, totalclk60-70, totalclkMore than 100 và cart.total có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc (hệ số hồi quy mang dấu -) thì biến totalclkLess than 10 và imp.total lại có tác động tích cực đến biến phụ thuộc (hệ số hồi quy mang dấu +)
1.2 Mô hình probit
model2 <- glm(data = data1, formula = factor(d$pur_on_ads) ~gender + income.level + age + totalclk + time.usage + cart.total + imp.total, family = binomial(link = "probit"))
levels(factor(d$pur_on_ads))## [1] "0" "1"summary(model2)##
## Call:
## glm(formula = factor(d$pur_on_ads) ~ gender + income.level +
## age + totalclk + time.usage + cart.total + imp.total, family = binomial(link = "probit"),
## data = data1)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 4.541e-01 3.085e-01 1.472 0.1410
## genderMale 3.356e-02 9.856e-02 0.340 0.7335
## income.levelLow -4.092e-01 4.215e-01 -0.971 0.3317
## income.levelLower middle -9.337e-02 2.302e-01 -0.406 0.6850
## income.levelMiddle -1.486e-01 1.441e-01 -1.032 0.3022
## income.levelUpper middle -2.056e-01 1.361e-01 -1.510 0.1310
## age30-40 -2.396e-01 1.225e-01 -1.955 0.0506 .
## age40-50 -2.967e-02 1.490e-01 -0.199 0.8422
## age50-60 -2.708e-01 1.838e-01 -1.473 0.1407
## ageLess than 20 4.437e+00 9.542e+01 0.046 0.9629
## ageMore than 60 4.358e+00 2.350e+02 0.019 0.9852
## totalclk20-30 2.712e-01 2.603e-01 1.042 0.2974
## totalclk30-40 -3.539e-01 3.351e-01 -1.056 0.2909
## totalclk40-50 4.100e-02 4.387e-01 0.093 0.9255
## totalclk50-60 -3.282e-01 4.420e-01 -0.743 0.4577
## totalclk60-70 -1.002e+00 6.095e-01 -1.645 0.1000
## totalclk70-80 -6.238e-01 6.003e-01 -1.039 0.2987
## totalclk80-90 -1.666e-01 7.341e-01 -0.227 0.8204
## totalclk90-100 -1.116e+00 9.140e-01 -1.221 0.2222
## totalclkLess than 10 3.218e-01 1.433e-01 2.245 0.0248 *
## totalclkMore than 100 -1.617e+00 8.130e-01 -1.989 0.0468 *
## time.usage 1.248e-03 3.192e-03 0.391 0.6957
## cart.total -1.058e-02 6.484e-03 -1.632 0.1027
## imp.total 1.270e-04 6.381e-05 1.991 0.0465 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 912.20 on 753 degrees of freedom
## Residual deviance: 883.05 on 730 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## AIC: 931.05
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 13Đối với mô hình hồi quy probit của biến phụ thuộc pur_on_ads (quyết định mua hàng sau khi xem quảng cáo của khách hàng) có thể thấy biến totalclkLess than 10, totalclkMore than 10 và imp.total có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%, cụ thể biến totalclkMore than 10 có tác động tiêu cực (hệ số hồi quy mang dấu âm) và biến totalclkLess than 10, imp.total có tác động tích cực (hệ số hồi quy mang dấu dương) đến biến phụ thuộc. Ngoài ra, biến age30-40 có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 10% và có tác động tiêu cực đến biến phụ thuộc (hệ số hồi quy mang dấu âm).
1.3 Mô hình cloglog
model3 <- glm(data = data1, formula = factor(d$pur_on_ads) ~ gender + income.level + age + totalclk + time.usage + cart.total + imp.total, family = binomial(link = "cloglog"))
levels(factor(d$pur_on_ads))## [1] "0" "1"summary(model3)##
## Call:
## glm(formula = factor(d$pur_on_ads) ~ gender + income.level +
## age + totalclk + time.usage + cart.total + imp.total, family = binomial(link = "cloglog"),
## data = data1)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 1.031e-01 2.964e-01 0.348 0.7279
## genderMale 4.242e-02 9.433e-02 0.450 0.6530
## income.levelLow -3.425e-01 4.332e-01 -0.791 0.4291
## income.levelLower middle -7.776e-02 2.193e-01 -0.355 0.7229
## income.levelMiddle -1.194e-01 1.351e-01 -0.883 0.3770
## income.levelUpper middle -1.796e-01 1.273e-01 -1.410 0.1585
## age30-40 -2.205e-01 1.164e-01 -1.894 0.0582 .
## age40-50 -3.299e-02 1.395e-01 -0.236 0.8131
## age50-60 -2.820e-01 1.826e-01 -1.544 0.1225
## ageLess than 20 2.583e+00 4.325e+01 0.060 0.9524
## ageMore than 60 2.445e+00 1.072e+02 0.023 0.9818
## totalclk20-30 2.674e-01 2.418e-01 1.106 0.2687
## totalclk30-40 -3.393e-01 3.503e-01 -0.969 0.3328
## totalclk40-50 8.579e-02 3.996e-01 0.215 0.8300
## totalclk50-60 -3.177e-01 4.372e-01 -0.727 0.4675
## totalclk60-70 -1.015e+00 6.678e-01 -1.520 0.1286
## totalclk70-80 -6.463e-01 5.855e-01 -1.104 0.2696
## totalclk80-90 -1.523e-01 6.527e-01 -0.233 0.8155
## totalclk90-100 -1.088e+00 8.973e-01 -1.212 0.2255
## totalclkLess than 10 3.101e-01 1.427e-01 2.173 0.0297 *
## totalclkMore than 100 -1.578e+00 8.405e-01 -1.877 0.0605 .
## time.usage 1.122e-03 3.085e-03 0.364 0.7160
## cart.total -1.234e-02 7.110e-03 -1.735 0.0827 .
## imp.total 1.223e-04 6.007e-05 2.036 0.0418 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 912.20 on 753 degrees of freedom
## Residual deviance: 882.99 on 730 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## AIC: 930.99
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 13Đối với mô hình cloglog của biến phụ thuộc pur_on_ads (quyết định mua hàng sau khi xem quảng cáo của khách hàng) có thể thấy biến totalclkLess than 10 và biến imp.total có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% đồng thời cả 2 đều có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc (hệ số hồi quy mang dấu dương). Trong khi đó, biến totalclkMore than 10, biến cart.total và biến age30-40 có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 10% đồng thời cả 3 biến đều có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc (hệ số hồi quy mang dấu âm)
1.4 Lựa chọn mô hình phù hợp
Để đánh giá các mô hình hồi quy trên ta sẽ sử dụng những tiêu chí sau để lựa chọn mô hình phù hợp
1.4.1 AIC
aic1 <- AIC(model1)
aic2 <- AIC(model2)
aic3 <- AIC(model3)
AIC <- cbind(aic1,aic2,aic3)
AIC## aic1 aic2 aic3
## [1,] 930.9992 931.0457 930.99321.4.2 Deviance
de1 <- deviance(model1)
de2 <- deviance(model2)
de3 <- deviance(model3)
deviance <- cbind(de1,de2,de3)
deviance## de1 de2 de3
## [1,] 882.9992 883.0457 882.99321.4.3 Brier Score
bs1 <- BrierScore(model1)
bs2 <- BrierScore(model2)
bs3 <- BrierScore(model3)
brierscore <- cbind(bs1,bs2,bs3)
brierscore## bs1 bs2 bs3
## [1,] 0.1995522 0.1996176 0.1997322Trong 3 tiêu chí trên ta thấy các giá trị AIC và Deviance của mô hình cloglog là nhỏ nhất, tức là mô hình cloglog là mô hình phù hợp nhất trong cả 3 mô hình.
1.5 Mô hình cloglog
summary(model3)##
## Call:
## glm(formula = factor(d$pur_on_ads) ~ gender + income.level +
## age + totalclk + time.usage + cart.total + imp.total, family = binomial(link = "cloglog"),
## data = data1)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 1.031e-01 2.964e-01 0.348 0.7279
## genderMale 4.242e-02 9.433e-02 0.450 0.6530
## income.levelLow -3.425e-01 4.332e-01 -0.791 0.4291
## income.levelLower middle -7.776e-02 2.193e-01 -0.355 0.7229
## income.levelMiddle -1.194e-01 1.351e-01 -0.883 0.3770
## income.levelUpper middle -1.796e-01 1.273e-01 -1.410 0.1585
## age30-40 -2.205e-01 1.164e-01 -1.894 0.0582 .
## age40-50 -3.299e-02 1.395e-01 -0.236 0.8131
## age50-60 -2.820e-01 1.826e-01 -1.544 0.1225
## ageLess than 20 2.583e+00 4.325e+01 0.060 0.9524
## ageMore than 60 2.445e+00 1.072e+02 0.023 0.9818
## totalclk20-30 2.674e-01 2.418e-01 1.106 0.2687
## totalclk30-40 -3.393e-01 3.503e-01 -0.969 0.3328
## totalclk40-50 8.579e-02 3.996e-01 0.215 0.8300
## totalclk50-60 -3.177e-01 4.372e-01 -0.727 0.4675
## totalclk60-70 -1.015e+00 6.678e-01 -1.520 0.1286
## totalclk70-80 -6.463e-01 5.855e-01 -1.104 0.2696
## totalclk80-90 -1.523e-01 6.527e-01 -0.233 0.8155
## totalclk90-100 -1.088e+00 8.973e-01 -1.212 0.2255
## totalclkLess than 10 3.101e-01 1.427e-01 2.173 0.0297 *
## totalclkMore than 100 -1.578e+00 8.405e-01 -1.877 0.0605 .
## time.usage 1.122e-03 3.085e-03 0.364 0.7160
## cart.total -1.234e-02 7.110e-03 -1.735 0.0827 .
## imp.total 1.223e-04 6.007e-05 2.036 0.0418 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 912.20 on 753 degrees of freedom
## Residual deviance: 882.99 on 730 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## AIC: 930.99
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 13Kết quả phân tích hồi quy Loglog cho thấy biến totalclkLess than 10 và biến imp.total có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% đồng thời cả 2 đều có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc (hệ số hồi quy mang dấu dương). Trong khi đó, biến totalclkMore than 10, biến cart.total và biến age30-40 có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 10% đồng thời cả 3 biến đều có tác động nghịch biến đến biến phụ thuộc.
Bài tập tuần 3,4
1. Thống kê mô tả và đồ thị của từng biến riêng
1.1 Thống kê mô tả của biến “clk_total_count”
setwd("F:/PTDLĐT")
d <- read.csv("data2.csv")
table(d$clk_total_count)##
## 10-20 20-30 30-40 40-50 50-60
## 118 38 19 13 12
## 60-70 70-80 80-90 90-100 Less than 10
## 6 11 5 3 516
## More than 100
## 14table(d$clk_total_count)/sum(table(d$clk_total_count))##
## 10-20 20-30 30-40 40-50 50-60
## 0.156291391 0.050331126 0.025165563 0.017218543 0.015894040
## 60-70 70-80 80-90 90-100 Less than 10
## 0.007947020 0.014569536 0.006622517 0.003973510 0.683443709
## More than 100
## 0.018543046library(ggplot2)
d |> ggplot(aes(x = clk_total_count, y = after_stat(count))) + geom_bar(fill = 'blue') + geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)))), stat = 'count', color = 'green', vjust = - .5) + theme_classic() + labs(x = 'Click xem quảng cáo', y = 'Frequency')
Với biến định lượng “clk_total_count” có thể thấy tỷ lệ click xem quảng cáo của khách hàng dưới 10 lần chiếm tỷ lệ cao nhất (68,34%), theo sau đó là tỷ lệ click xem quảng cáo từ 10-20 lần (15,63%) và thấp nhất là tỷ lệ click xem quảng cáo từ 90-100 lần (0,4%)
1.2 Thống kê mô tả của biến “pur_on_ads”
table(d$pur_on_ads)##
## 0 1
## 221 534table(d$pur_on_ads)/sum(table(d$pur_on_ads))##
## 0 1
## 0.2927152 0.7072848library(ggplot2)
d |> ggplot(aes(x = pur_on_ads, y = after_stat(count))) + geom_bar(fill = 'navy') + geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)))), stat = 'count', color = 'magenta', vjust = - .5) + theme_classic() + labs(x = 'Đồng ý mua hàng', y = 'Frequency')
Từ biểu đồ trên ta có thể thấy tỷ lệ người đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo là 71%, trong khi đó tỷ lệ người không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo là 29%. Điều này cũng phản ánh mức độ hiệu quả của chiến dịch quảng cáo của Amazon.
1.3 Thống kê mô tả của biến “Income level”
table(d$Income.level)##
## High Low Lower middle Middle Upper middle
## 175 10 48 252 270table(d$Income.level)/sum(table(d$Income.level))##
## High Low Lower middle Middle Upper middle
## 0.23178808 0.01324503 0.06357616 0.33377483 0.35761589d |> ggplot(aes(x = Income.level, y = after_stat(count))) + geom_bar(fill = 'green') + geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)))), stat = 'count', color = 'black', vjust = - .5) + theme_classic() + labs(x = 'Mức thu nhập', y = '')
Có thể thấy, đối tượng khách hàng xem quảng cáo và mua hàng tại Amazon có mức thu nhập trung bình cao từ 50000-60000$ chiếm 35.8%
1.4 Thống kê mô tả của biến “age”
table(d$Age)##
## 20-30 30-40 40-50 50-60 Less than 20 More than 60
## 238 271 165 74 6 1table(d$Age)/sum(table(d$Age))##
## 20-30 30-40 40-50 50-60 Less than 20 More than 60
## 0.315231788 0.358940397 0.218543046 0.098013245 0.007947020 0.001324503d |> ggplot(aes(x = Age, y = after_stat(count))) + geom_bar(fill = 'purple') + geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)))), stat = 'count', color = 'black', vjust = - .5) + theme_classic() + labs(x = 'Độ tuổi', y = '')
Từ biểu đồ trên ta có thể thấy nhóm tuổi xem quảng cáo nhiều nhất là 30-40 tuổi (35.89%) theo sau đó là nhóm tuổi 20-30 (31.52%) đây đều là độ tuổi trẻ, có mức thu nhập ổn định và nhu cầu mua hàng, sử dụng sản phẩm cũng nhiều hơn những nhóm tuổi khác, điều này cũng là 1 lợi thế cho Amazon khi biết được nhóm khách hàng tiềm năng của mình.
1.5 Thống kê mô tả của biến “gender”
table(d$Gender)##
## Female Male
## 393 362table(d$Gender)/sum(table(d$Gender))##
## Female Male
## 0.5205298 0.4794702ggplot(data = d) + geom_bar(mapping = aes(x = Gender, fill= Gender ))
Từ biểu đồ trên ta có thể thấy, tỷ lệ khách hàng là nam chiếm 47.95%, tỷ lệ khách hàng là nữ chiếm 52,05%, điều này cũng ảnh hưởng đến nhu cầu mua sắm và tỷ lệ mua hàng sau khi xem quảng cáo.
1.6 Thống kê mô tả của biến Search_query
table(d$search_query)##
## anxiety toys autism sensory toys bunmo store calm corner items
## 10 351 34 13
## fidget Gifts kids autism toys Others
## 66 9 1 120
## sensroy toys special needs toys stim toy stress toys
## 1 28 21 1
## stretchy toys Toys for kid
## 47 53table(d$search_query)/sum(table(d$search_query))##
## anxiety toys autism sensory toys bunmo store calm corner items
## 0.013245033 0.464900662 0.045033113 0.017218543
## fidget Gifts kids autism toys Others
## 0.087417219 0.011920530 0.001324503 0.158940397
## sensroy toys special needs toys stim toy stress toys
## 0.001324503 0.037086093 0.027814570 0.001324503
## stretchy toys Toys for kid
## 0.062251656 0.070198675d |> ggplot(aes(x = search_query, y = after_stat(count))) + geom_bar(fill = 'blue') + geom_text(aes(label = scales::percent(after_stat(count/sum(count)))), stat = 'count', color = 'black', vjust = - .5) + theme_classic() + labs(x = 'Search query', y = '')
Từ
biểu đồ có thể thấy, từ khóa được tìm kiếm nhiều nhất là “austism
sensory toys” chiếm 46.49% và các từ khóa “kids autism toys” “sensroy
toys” “stress toys” được tìm kiếm ít nhất với tỷ lệ 1.32%.
2. Phân tích thống kê mô tả biến phụ thuộc với các biến độc lập và phân tích kết quả
2.1 Phân tích việc khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo dựa theo giới tính
2.1.1 Bảng tần số, tần suất và biểu đồ
- Bảng tần số
pur1 <- table(d$Gender, d$pur_on_ads)
pur1##
## 0 1
## Female 116 277
## Male 105 257- Bảng tần suất
pur1a <- prop.table(pur1);pur1a##
## 0 1
## Female 0.1536424 0.3668874
## Male 0.1390728 0.3403974- Phân phối biên
addmargins(pur1)##
## 0 1 Sum
## Female 116 277 393
## Male 105 257 362
## Sum 221 534 755- Biểu đồ cột
library(ggplot2)
gender <- d$Gender
pur_on_ads <- d$pur_on_ads
ggplot(d, aes(pur_on_ads, fill = gender)) + geom_bar(position = 'dodge')
Thông
qua bảng tần số, tần suất và biểu đồ của 2 biến đồng ý mua hàng sau khi
xem quảng cáo (pur_on_ads) và biến giới tính (Gender) có thể thấy có 221
khách hàng không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo trong đó có 116
khách hàng là nữ chiếm 15.36% tổng số khách hàng và có 105 khách hàng là
nam chiếm 13.9% tổng số khách hàng. Bên cạnh đó có 534 khách hàng đồng ý
mua hàng sau khi xem quảng cáo trong đó có 277 khách hàng là nữ chiếm
36.69% tổng số khách hàng và có 257 khách hàng là nam chiếm 34.04% tổng
số khách hàng. Qua biểu đồ có thể thấy số khách hàng đồng ý mua hàng sau
khi xem quảng cáo và số khách hàng không đồng ý mua hàng sau khi xem
quảng cáo đều có tỷ lệ nữ cao hơn nam.
2.1.2 Rủi ro tương đối
- Relative risk
library(epitools)
riskratio(pur1)## $data
##
## 0 1 Total
## Female 116 277 393
## Male 105 257 362
## Total 221 534 755
##
## $measure
## risk ratio with 95% C.I.
## estimate lower upper
## Female 1.00000 NA NA
## Male 1.00725 0.9188934 1.104103
##
## $p.value
## two-sided
## midp.exact fisher.exact chi.square
## Female NA NA NA
## Male 0.8782381 0.9362104 0.8774783
##
## $correction
## [1] FALSE
##
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"Theo kết quả trên cho thấy tỷ lệ rủi ro tương đối của khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo dựa theo giới tính là 1.00725, có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo là nữ gấp 1.00725 lần tỷ lệ những khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo là nam.
Khi thêm tham số rev = “c” thì sẽ thực hiện việc đổi chỗ 2 cột trong bảng ngẫu nhiên
riskratio(pur1, rev = "c")## $data
##
## 1 0 Total
## Female 277 116 393
## Male 257 105 362
## Total 534 221 755
##
## $measure
## risk ratio with 95% C.I.
## estimate lower upper
## Female 1.0000000 NA NA
## Male 0.9826872 0.7869945 1.22704
##
## $p.value
## two-sided
## midp.exact fisher.exact chi.square
## Female NA NA NA
## Male 0.8782381 0.9362104 0.8774783
##
## $correction
## [1] FALSE
##
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"Theo kết quả trên cho thấy tỷ lệ rủi ro tương đối của khách hàng không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo dựa theo giới tính là 0.9827, có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo là nữ ít hơn và xấp xỉ gần bằng tỷ lệ những khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo là nam.
2.1.3 Odd Ratio
epitab(pur1, method = "oddsratio")## $tab
##
## 0 p0 1 p1 oddsratio lower upper p.value
## Female 116 0.5248869 277 0.5187266 1.000000 NA NA NA
## Male 105 0.4751131 257 0.4812734 1.024996 0.7488734 1.402929 0.9362104
##
## $measure
## [1] "wald"
##
## $conf.level
## [1] 0.95
##
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"Qua kết quả trên ta thấy tỷ lệ chênh (odd ratio) là 1.4029 có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có giới tính là nam lớn hơn khoản 40.29% tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có giới tính là nữ.
Khi thêm tham số rev = “c” thì sẽ thực hiện việc đổi chỗ 2 cột trong bảng ngẫu nhiên
epitab(pur1, method = 'riskratio', rev = 'c')## $tab
##
## 1 p0 0 p1 riskratio lower upper p.value
## Female 277 0.7048346 116 0.2951654 1.0000000 NA NA NA
## Male 257 0.7099448 105 0.2900552 0.9826872 0.7869945 1.22704 0.9362104
##
## $measure
## [1] "wald"
##
## $conf.level
## [1] 0.95
##
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"Qua kết quả trên ta thấy tỷ lệ chênh (odd ratio) là 0.9827 có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có giới tính là nữ lớn hơn khoản 98.27% tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có giới tính là nam.
2.1.4 Thống kê suy diễn
- Kiểm định tính độc lập cho 2 biến pur_on_ads và gender
- Giả thuyết: H0: Pur_on_ads và gender độc lập (Phương pháp chi bình phương)
setwd("F:/PTDLĐT")
d <- read.csv("data2.csv")
chisq.test(pur1)##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: pur1
## X-squared = 0.005493, df = 1, p-value = 0.9409Qua kết quả kiểm định cho thấy giá trị p-value = 0.9409 > 5% vì vậy có cơ sở để chấp nhận H0, tức là việc khách hàng quyết định mua hàng sau khi xem quảng cáo (pur_on_ads) và giới tính (gender) độc lập với nhau
2.2 Phân tích việc khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo dựa theo mức thu nhập
2.2.1 Bảng tần số, tần suất và biểu đồ
- Bảng tần số
pur2 <- table(d$Income.level, d$pur_on_ads)
pur2##
## 0 1
## High 43 132
## Low 4 6
## Lower middle 14 34
## Middle 77 175
## Upper middle 83 187- Bảng tần suất
pur2a <- prop.table(pur2);pur2a##
## 0 1
## High 0.056953642 0.174834437
## Low 0.005298013 0.007947020
## Lower middle 0.018543046 0.045033113
## Middle 0.101986755 0.231788079
## Upper middle 0.109933775 0.247682119- Phân phối biên
addmargins(pur2)##
## 0 1 Sum
## High 43 132 175
## Low 4 6 10
## Lower middle 14 34 48
## Middle 77 175 252
## Upper middle 83 187 270
## Sum 221 534 755- Biểu đồ cột
library(ggplot2)
income.level <- d$Income.level
pur_on_ads <- d$pur_on_ads
ggplot(d, aes(pur_on_ads, fill = income.level)) + geom_bar(position = 'dodge')
Thông
qua bảng tần số, tần suất và biểu đồ của 2 biến đồng ý mua hàng sau khi
xem quảng cáo (pur_on_ads) và biến mức thu nhập (income.level) có thể
thấy phần lớn khách hàng không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có
mức thu nhập từ trung bình đến trung bình cao, cụ thể có 77 khách hàng
có thu nhập trung bình không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo chiếm
tỷ lệ 10.2% tổng số khách hàng và có 83 khách hàng có thu nhập trung
bình cao không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo chiếm tỷ lệ 11%
tổng số khách hàng. Bên cạnh đó, số lượng lớn khách hàng đồng ý mua hàng
sau khi xem quảng cáo cũng nằm trong mức thu nhập từ trung bình đến
trung bình cao. Cụ thể có 175 khách hàng có thu nhập trung bình đồng ý
mua hàng sau khi xem quảng cáo, chiếm tỷ lệ 23.18% tổng số khách hàng và
có 187 khách hàng có thu nhập trung bình cao đồng ý mua hàng sau khi xem
quảng cáo chiếm tỷ lệ 24.77% tổng số khách hàng. Qua biểu đồ có thể thấy
đối tượng khách hàng chiếm phần lớn của Amazon có mức thu nhập trung
bình đến trung bình cao.
2.2.2 Rủi ro tương đối
- Relative risk
library(epitools)
riskratio(pur2)## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect## $data
##
## 0 1 Total
## High 43 132 175
## Low 4 6 10
## Lower middle 14 34 48
## Middle 77 175 252
## Upper middle 83 187 270
## Total 221 534 755
##
## $measure
## risk ratio with 95% C.I.
## estimate lower upper
## High 1.0000000 NA NA
## Low 0.7954545 0.4761994 1.328746
## Lower middle 0.9390783 0.7686516 1.147292
## Middle 0.9206650 0.8184202 1.035683
## Upper middle 0.9182099 0.8176090 1.031189
##
## $p.value
## two-sided
## midp.exact fisher.exact chi.square
## High NA NA NA
## Low 0.3060904 0.2778195 0.2756959
## Lower middle 0.5189461 0.5758986 0.5179170
## Middle 0.1777717 0.1900908 0.1760791
## Upper middle 0.1595243 0.1634058 0.1582350
##
## $correction
## [1] FALSE
##
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"Theo kết quả trên cho thấy tỷ lệ rủi ro tương đối của khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo dựa theo mức thu nhập cao là 0.7954, có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng có thu nhập cao đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo gấp 0.7954 lần tỷ lệ những khách hàng có thu nhập thấp đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo.
Khi thêm tham số rev = “c” thì sẽ thực hiện việc đổi chỗ 2 cột trong bảng ngẫu nhiên
riskratio(pur2, rev = "c")## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect## $data
##
## 1 0 Total
## High 132 43 175
## Low 6 4 10
## Lower middle 34 14 48
## Middle 175 77 252
## Upper middle 187 83 270
## Total 534 221 755
##
## $measure
## risk ratio with 95% C.I.
## estimate lower upper
## High 1.000000 NA NA
## Low 1.627907 0.7298223 3.631132
## Lower middle 1.187016 0.7116510 1.979911
## Middle 1.243540 0.9035177 1.711524
## Upper middle 1.251077 0.9127104 1.714884
##
## $p.value
## two-sided
## midp.exact fisher.exact chi.square
## High NA NA NA
## Low 0.3060904 0.2778195 0.2756959
## Lower middle 0.5189461 0.5758986 0.5179170
## Middle 0.1777717 0.1900908 0.1760791
## Upper middle 0.1595243 0.1634058 0.1582350
##
## $correction
## [1] FALSE
##
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"Theo kết quả trên cho thấy tỷ lệ rủi ro tương đối của khách hàng không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo dựa theo mức thu nhập là 1.6279, có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng có thu nhập cao không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo nhiều hơn 62.79% tỷ lệ những khách hàng có thu nhập thấp không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo.
2.2.3 Odd Ratio
epitab(pur2, method = "oddsratio")## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect## $tab
##
## 0 p0 1 p1 oddsratio lower upper
## High 43 0.19457014 132 0.24719101 1.0000000 NA NA
## Low 4 0.01809955 6 0.01123596 0.4886364 0.1316958 1.813008
## Lower middle 14 0.06334842 34 0.06367041 0.7911255 0.3884840 1.611082
## Middle 77 0.34841629 175 0.32771536 0.7403581 0.4786285 1.145210
## Upper middle 83 0.37556561 187 0.35018727 0.7339357 0.4772303 1.128725
##
## p.value
## High NA
## Low 0.2778195
## Lower middle 0.5758986
## Middle 0.1900908
## Upper middle 0.1634058
##
## $measure
## [1] "wald"
##
## $conf.level
## [1] 0.95
##
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"Qua kết quả trên ta thấy tỷ lệ chênh (odd ratio) là 0.4886 có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có mức thu nhập cao ít hơn 51.14% tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có mức thu nhập thấp.
Khi thêm tham số rev = “c” thì sẽ thực hiện việc đổi chỗ 2 cột trong bảng ngẫu nhiên
epitab(pur2, method = 'riskratio', rev = 'c')## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect## $tab
##
## 1 p0 0 p1 riskratio lower upper
## High 132 0.7542857 43 0.2457143 1.000000 NA NA
## Low 6 0.6000000 4 0.4000000 1.627907 0.7298223 3.631132
## Lower middle 34 0.7083333 14 0.2916667 1.187016 0.7116510 1.979911
## Middle 175 0.6944444 77 0.3055556 1.243540 0.9035177 1.711524
## Upper middle 187 0.6925926 83 0.3074074 1.251077 0.9127104 1.714884
##
## p.value
## High NA
## Low 0.2778195
## Lower middle 0.5758986
## Middle 0.1900908
## Upper middle 0.1634058
##
## $measure
## [1] "wald"
##
## $conf.level
## [1] 0.95
##
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"Qua kết quả trên ta thấy tỷ lệ chênh (odd ratio) là 1.6279 có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có mức thu nhập thấp lớn hơn khoản 62.79% tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có mức thu nhập cao.
2.2.4 Thống kê suy diễn
- Kiểm định tính độc lập cho 2 biến pur_on_ads và income.level
- Giả thuyết: H0: Pur_on_ads và income.level độc lập (Phương pháp chi bình phương)
setwd("F:/PTDLĐT")
d <- read.csv("data2.csv")
chisq.test(pur2)## Warning in chisq.test(pur2): Chi-squared approximation may be incorrect##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: pur2
## X-squared = 2.9057, df = 4, p-value = 0.5737Qua kết quả kiểm định cho thấy giá trị p-value = 0.5737 > 5% vì vậy có cơ sở để chấp nhận H0, tức là việc khách hàng quyết định mua hàng sau khi xem quảng cáo (pur_on_ads) và mức thu nhập (income.level) độc lập với nhau.
2.3 Phân tích việc khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo dựa theo độ tuổi
2.3.1 Bảng tần số, tần suất và biểu đồ
- Bảng tần số
pur3 <- table(d$Age, d$pur_on_ads)
pur3##
## 0 1
## 20-30 60 178
## 30-40 89 182
## 40-50 45 120
## 50-60 27 47
## Less than 20 0 6
## More than 60 0 1- Bảng tần suất
pur3a <- prop.table(pur3);pur3a##
## 0 1
## 20-30 0.079470199 0.235761589
## 30-40 0.117880795 0.241059603
## 40-50 0.059602649 0.158940397
## 50-60 0.035761589 0.062251656
## Less than 20 0.000000000 0.007947020
## More than 60 0.000000000 0.001324503- Phân phối biên
addmargins(pur3)##
## 0 1 Sum
## 20-30 60 178 238
## 30-40 89 182 271
## 40-50 45 120 165
## 50-60 27 47 74
## Less than 20 0 6 6
## More than 60 0 1 1
## Sum 221 534 755- Biểu đồ cột
library(ggplot2)
age <- d$Age
pur_on_ads <- d$pur_on_ads
ggplot(d, aes(pur_on_ads, fill = age)) + geom_bar(position = 'dodge')
Thông
qua bảng tần số, tần suất và biểu đồ của 2 biến đồng ý mua hàng sau khi
xem quảng cáo (pur_on_ads) và biến độ tuổi (age) có thể thấy phần lớn
khách hàng không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có độ tuổi từ
20-40, cụ thể có 60 khách hàng có độ tuổi từ 20 đến 30 tuổi không đồng ý
mua hàng sau khi xem quảng cáo chiếm tỷ lệ 7.95% tổng số khách hàng và
có 89 khách hàng có độ tuổi từ 30 đến 40 tuổi không đồng ý mua hàng sau
khi xem quảng cáo chiếm tỷ lệ 11.79% tổng số khách hàng. Bên cạnh đó, số
lượng lớn khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo cũng nằm
trong độ tuổi từ 20 đến 40 tuổi. Cụ thể có 178 khách hàng từ 20 đến 30
tuổi đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo, chiếm tỷ lệ 23.57% tổng số
khách hàng và có 182 khách hàng từ 30 đến 40 tuổi đồng ý mua hàng sau
khi xem quảng cáo chiếm tỷ lệ 24.1% tổng số khách hàng. Qua biểu đồ có
thể thấy đối tượng khách hàng chiếm phần lớn của Amazon nằm trong độ
tuổi trẻ từ 20 đến 40 tuổi.
2.3.2 Rủi ro tương đối
- Relative risk
library(epitools)
riskratio(pur3)## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect## $data
##
## 0 1 Total
## 20-30 60 178 238
## 30-40 89 182 271
## 40-50 45 120 165
## 50-60 27 47 74
## Less than 20 0 6 6
## More than 60 0 1 1
## Total 221 534 755
##
## $measure
## risk ratio with 95% C.I.
## estimate lower upper
## 20-30 1.0000000 NA NA
## 30-40 0.8979643 0.8034370 1.003613
## 40-50 0.9724208 0.8632857 1.095353
## 50-60 0.8492256 0.7038340 1.024651
## Less than 20 1.3370787 1.2420042 1.439431
## More than 60 1.3370787 1.2420042 1.439431
##
## $p.value
## two-sided
## midp.exact fisher.exact chi.square
## 20-30 NA NA NA
## 30-40 0.05975039 0.06398232 0.05903704
## 40-50 0.64320166 0.64626710 0.64273475
## 50-60 0.06483315 0.07441896 0.05885141
## Less than 20 0.18018007 0.34068185 0.15669387
## More than 60 0.74895397 1.00000000 0.56179610
##
## $correction
## [1] FALSE
##
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"Theo kết quả trên cho thấy tỷ lệ rủi ro tương đối của khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo dựa theo độ tuổi là 0.8979, có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có độ tuổi từ 20-30 gấp 0.8979 lần tỷ lệ những khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có độ tuổi từ 30-40.
2.3.3 Odd Ratio
epitab(pur3, method = "oddsratio")## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect## $tab
##
## 0 p0 1 p1 oddsratio lower upper
## 20-30 60 0.2714932 178 0.333333333 1.0000000 NA NA
## 30-40 89 0.4027149 182 0.340823970 0.6893069 0.4680381 1.015182
## 40-50 45 0.2036199 120 0.224719101 0.8988764 0.5728413 1.410476
## 50-60 27 0.1221719 47 0.088014981 0.5867665 0.3363649 1.023576
## Less than 20 0 0.0000000 6 0.011235955 Inf NaN Inf
## More than 60 0 0.0000000 1 0.001872659 Inf NaN Inf
##
## p.value
## 20-30 NA
## 30-40 0.06398232
## 40-50 0.64626710
## 50-60 0.07441896
## Less than 20 0.34068185
## More than 60 1.00000000
##
## $measure
## [1] "wald"
##
## $conf.level
## [1] 0.95
##
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"Qua kết quả trên ta thấy tỷ lệ chênh (odd ratio) là 0.6893 có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có độ tuổi từ 20-30 lớn hơn 31.07% tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có độ tuổi từ 30-40.
2.3.4 Thống kê suy diễn
- Kiểm định tính độc lập cho 2 biến pur_on_ads và age
- Giả thuyết: H0: Pur_on_ads và age độc lập (Phương pháp chi bình phương)
setwd("F:/PTDLĐT")
d <- read.csv("data2.csv")
chisq.test(pur3)## Warning in chisq.test(pur3): Chi-squared approximation may be incorrect##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: pur3
## X-squared = 8.6404, df = 5, p-value = 0.1243Qua kết quả kiểm định cho thấy giá trị p-value = 0.1243 > 5% vì vậy có cơ sở để chấp nhận H0, tức là việc khách hàng quyết định mua hàng sau khi xem quảng cáo (pur_on_ads) và độ tuổi (age) độc lập với nhau.
2.4 Phân tích việc khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo dựa theo từ khóa tìm kiếm
2.4.1 Bảng tần số, tần suất và biểu đồ
- Bảng tần số
pur4 <- table(d$search_query, d$pur_on_ads)
pur4##
## 0 1
## anxiety toys 2 8
## autism sensory toys 103 248
## bunmo store 9 25
## calm corner items 6 7
## fidget 16 50
## Gifts 5 4
## kids autism toys 0 1
## Others 42 78
## sensroy toys 1 0
## special needs toys 8 20
## stim toy 4 17
## stress toys 1 0
## stretchy toys 11 36
## Toys for kid 13 40- Bảng tần suất
pur4a <- prop.table(pur4);pur4a##
## 0 1
## anxiety toys 0.002649007 0.010596026
## autism sensory toys 0.136423841 0.328476821
## bunmo store 0.011920530 0.033112583
## calm corner items 0.007947020 0.009271523
## fidget 0.021192053 0.066225166
## Gifts 0.006622517 0.005298013
## kids autism toys 0.000000000 0.001324503
## Others 0.055629139 0.103311258
## sensroy toys 0.001324503 0.000000000
## special needs toys 0.010596026 0.026490066
## stim toy 0.005298013 0.022516556
## stress toys 0.001324503 0.000000000
## stretchy toys 0.014569536 0.047682119
## Toys for kid 0.017218543 0.052980132- Phân phối biên
addmargins(pur4)##
## 0 1 Sum
## anxiety toys 2 8 10
## autism sensory toys 103 248 351
## bunmo store 9 25 34
## calm corner items 6 7 13
## fidget 16 50 66
## Gifts 5 4 9
## kids autism toys 0 1 1
## Others 42 78 120
## sensroy toys 1 0 1
## special needs toys 8 20 28
## stim toy 4 17 21
## stress toys 1 0 1
## stretchy toys 11 36 47
## Toys for kid 13 40 53
## Sum 221 534 755- Biểu đồ cột
library(ggplot2)
searchq <- d$search_query
pur_on_ads <- d$pur_on_ads
ggplot(d, aes(pur_on_ads, fill = searchq)) + geom_bar(position = 'dodge')
Thông
qua bảng tần số, tần suất và biểu đồ của 2 biến đồng ý mua hàng sau khi
xem quảng cáo (pur_on_ads) và biến từ khóa tìm kiếm (searchq) có thể
thấy từ khóa “autism sensory toys” được khách hàng tìm kiếm nhiều nhất
với 103 khách hàng không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo với từ
khóa tìm kiếm “autism sensory toys” chiếm tỷ lệ 13.64%. Bên cạnh đó, số
lượng khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo với từ khóa tìm
kiếm “autism sensory toys” chiếm tỷ lệ 32.85%.
2.4.2 Rủi ro tương đối
- Relative risk
library(epitools)
riskratio(pur4)## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect## $data
##
## 0 1 Total
## anxiety toys 2 8 10
## autism sensory toys 103 248 351
## bunmo store 9 25 34
## calm corner items 6 7 13
## fidget 16 50 66
## Gifts 5 4 9
## kids autism toys 0 1 1
## Others 42 78 120
## sensroy toys 1 0 1
## special needs toys 8 20 28
## stim toy 4 17 21
## stress toys 1 0 1
## stretchy toys 11 36 47
## Toys for kid 13 40 53
## Total 221 534 755
##
## $measure
## risk ratio with 95% C.I.
## estimate lower upper
## anxiety toys 1.0000000 NA NA
## autism sensory toys 0.8831909 0.6431609 1.212801
## bunmo store 0.9191176 0.6350286 1.330298
## calm corner items 0.6730769 0.3727199 1.215477
## fidget 0.9469697 0.6749575 1.328605
## Gifts 0.5555556 0.2512661 1.228347
## kids autism toys 1.2500000 0.9169027 1.704107
## Others 0.8125000 0.5803052 1.137602
## sensroy toys 0.0000000 0.0000000 NaN
## special needs toys 0.8928571 0.6054364 1.316726
## stim toy 1.0119048 0.6969113 1.469271
## stress toys 0.0000000 0.0000000 NaN
## stretchy toys 0.9574468 0.6761430 1.355785
## Toys for kid 0.9433962 0.6675837 1.333161
##
## $p.value
## two-sided
## midp.exact fisher.exact chi.square
## anxiety toys NA NA NA
## autism sensory toys 0.5654306 0.7298933 0.52113783
## bunmo store 0.7243212 1.0000000 0.67785628
## calm corner items 0.2327366 0.3787858 0.19171890
## fidget 0.8181944 1.0000000 0.76870861
## Gifts 0.1472970 0.1698023 0.10866398
## kids autism toys 0.8181818 1.0000000 0.62101437
## Others 0.3669061 0.4932956 0.33548998
## sensroy toys 0.2727273 0.2727273 0.08676817
## special needs toys 0.6435947 0.6994401 0.59723677
## stim toy 0.9340578 1.0000000 0.94997227
## stress toys 0.2727273 0.2727273 0.08676817
## stretchy toys 0.8618863 1.0000000 0.81578034
## Toys for kid 0.8060393 1.0000000 0.75779799
##
## $correction
## [1] FALSE
##
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"Theo kết quả trên cho thấy tỷ lệ rủi ro tương đối của khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo dựa theo độ tuổi là 0.8979, có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có độ tuổi từ 20-30 gấp 0.8979 lần tỷ lệ những khách hàng đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo có độ tuổi từ 30-40.
2.4.3 Odd Ratio
epitab(pur3, method = "oddsratio")## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect
## Warning in chisq.test(xx, correct = correction): Chi-squared approximation may
## be incorrect## $tab
##
## 0 p0 1 p1 oddsratio lower upper
## 20-30 60 0.2714932 178 0.333333333 1.0000000 NA NA
## 30-40 89 0.4027149 182 0.340823970 0.6893069 0.4680381 1.015182
## 40-50 45 0.2036199 120 0.224719101 0.8988764 0.5728413 1.410476
## 50-60 27 0.1221719 47 0.088014981 0.5867665 0.3363649 1.023576
## Less than 20 0 0.0000000 6 0.011235955 Inf NaN Inf
## More than 60 0 0.0000000 1 0.001872659 Inf NaN Inf
##
## p.value
## 20-30 NA
## 30-40 0.06398232
## 40-50 0.64626710
## 50-60 0.07441896
## Less than 20 0.34068185
## More than 60 1.00000000
##
## $measure
## [1] "wald"
##
## $conf.level
## [1] 0.95
##
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"Qua kết quả trên ta thấy tỷ lệ chênh (odd ratio) là 0.8832 có nghĩa là tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo với từ khóa tìm kiếm “anxiety toys” lớn hơn 11.68% tỷ lệ những khách hàng đồng ý và không đồng ý mua hàng sau khi xem quảng cáo với từ khóa tìm kiếm là “autism sensory toys”.
2.4.4 Thống kê suy diễn
- Kiểm định tính độc lập cho 2 biến pur_on_ads và searchq
- Giả thuyết: H0: Pur_on_ads và searchq độc lập (Phương pháp chi bình phương)
setwd("F:/PTDLĐT")
d <- read.csv("data2.csv")
chisq.test(pur4)## Warning in chisq.test(pur4): Chi-squared approximation may be incorrect##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: pur4
## X-squared = 15.717, df = 13, p-value = 0.2648Qua kết quả kiểm định cho thấy giá trị p-value = 0.2648 > 5% vì vậy có cơ sở để chấp nhận H0, tức là việc khách hàng quyết định mua hàng sau khi xem quảng cáo (pur_on_ads) và từ khóa tìm kiếm (searchq) độc lập với nhau.
Bài tập tuần 2
2.1 Về data
Dữ liệu nghiên cứu về hiệu suất của các chiến dịch quảng cáo trên Amazon, nghiên cứu giúp cho các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa các chiến lược quảng cáo của họ và cải thiện chỉ số ROI bằng cách phân tích các từ khóa truy vấn tìm kiếm và đưa ra các chiến dịch quảng cáo phù hợp với nhu cầu của khách hàng nhằm tăng doanh số. Dữ liệu gồm 708 quan sát và 15 biến trong đó có 5 biến định tính và 10 biến định lượng. Bộ dữ liệu được thu thập trên Kaggles.
Mô tả biến:
Daily Time Spent on Site: Thời gian thường ngày dành trên web
Age: Độ tuổi
Area Income: Thu nhập theo khu vực
Income level: Mức thu nhập
search_query: từ khóa tìm kiếm
City: thành phố
Gender: Giới tính
Country: quốc gia
search_quey_volume: Số lần khách hàng sử dụng từ khóa tìm kiếm
imp_total_count: Số lần quảng cáo được hiển thị cho khách hàng trong kết quả tìm kiếm
clk_total_count: Số lần khách hàng click xem quảng cáo
clk_click_rate: tỷ lệ click xem quảng cáo
cart_total_count: số lần khách hàng thêm sản phẩm vào giỏ hàng sau khi xem quảng cáo
cart_add_rate: tỷ lệ số lần quảng cáo dẫn đến việc sản phẩm được thêm vào giỏ hàng
pur_on_ads: quyết định mua hàng sau khi xem quảng cáo (0 = Không mua hàng; 1 = Có mua hàng)
setwd("F:/PTDLĐT")
d <- read.csv("data2.csv")
str(d)## 'data.frame': 755 obs. of 15 variables:
## $ Daily.Time.Spent.on.Site: num 50.5 43.6 47 56.9 71.8 ...
## $ Age : chr "40-50" "30-40" "40-50" "40-50" ...
## $ Area.Income : chr "20.000-30.000" "20.000-30.000" "20.000-30.000" "20.000-30.000" ...
## $ Income.level : chr "Middle" "Lower middle" "Lower middle" "Lower middle" ...
## $ search_query : chr "anxiety toys" "anxiety toys" "anxiety toys" "anxiety toys" ...
## $ City : chr "Lake Cynthia" "Mclaughlinbury" "Garciatown" "East Jessefort" ...
## $ Gender : chr "Female" "Female" "Female" "Female" ...
## $ Country : chr "Reunion" "Ireland" "Mauritius" "United Kingdom" ...
## $ search_quey_volume : int 67 212 1 27 3 1 1 1 1 3 ...
## $ imp_total_count : int 6874 24099 95 2726 93 19 60 56 60 57 ...
## $ clk_total_count : chr "70-80" "Less than 10" "Less than 10" "20-30" ...
## $ clk_click_rate : num 0.258 0.19 0.2 0.283 0.667 ...
## $ cart_total_count : int 1 1 11 1 27 5 1 1 2 8 ...
## $ cart_add_rate : num 0.125 0.0625 0.1134 25 0.0498 ...
## $ pur_on_ads : int 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 ...2.2 Chọn biến định tính, định lượng làm biến phụ thuộc
Chọn biến định tính làm biến phụ thuộc Biến định tính “pur_on_ads” (quyết định mua hàng sau khi xem quảng cáo) làm biến phụ thuộc để xem xét các biến còn lại sẽ có những ảnh hưởng như thế nào đến quyết định mua hàng sau khi xem quảng cáo của khách hàng, từ đó đưa ra chiến dịch quảng cáo và thông điệp quảng cáo phù hợp hơn.
Chọn biến định lượng làm biến phụ thuộc Biến định lượng “clk_total_count” (số lần click xem quảng cáo) làm biến phụ thuộc để trả lời cho câu hỏi quảng cáo có phù hợp với nhu cầu khách hàng đang tìm kiếm hay không
Bài tập tuần 1
Tìm một dataset có dữ liệu định tính, dữ liệu định lượng, có trên 5 biến và nhiều hơn 300 quan sát
Dữ liệu nghiên cứu về việc ngày càng có nhiều khách hàng rời bỏ việc sử dụng thẻ tín dụng của ngân hàng vì vậy ngân hàng cần dự đoán được ai là khách hàng tiềm năng để chủ động cung cấp dịch vụ tốt hơn và xoay chuyển quyết định của khách hàng trong trường hợp ngược lại. Bộ dữ liệu được lấy từ https://www.kaggle.com/datasets/whenamancodes/credit-card-customers-prediction?select=BankChurners.csv
Dữ liệu nghiên cứu bao gồm 639 quan sát với 10 biến gồm 5 biến định tính và 5 biến đinh lượng.
Giải thích biến:
Customer_status: Tình trạng khách hàng
Gender: Giới tính
Education_Level: Trình độ học vấn
Status: Tình trạng
Income: Thu nhập hàng năm
Card_Category: Loại thẻ (xanh, bạc, vàng, bạch kim)
Credit_Limit: Hạn mức tín dụng trên thẻ tín dụng
TTA (Total Transaction Amount): Tổng số tiền giao dịch
TTC (Total Transaction Count): Tổng số giao dịch
AUR (Average Utilization Ratio): Tỷ lệ trung bình sử dụng thẻ
setwd("F:/PTDLĐT")
data <- read.csv("BankChurners1.csv")
str(data)## 'data.frame': 639 obs. of 10 variables:
## $ Customer.Status: chr "Existing Customer" "Existing Customer" "Existing Customer" "Existing Customer" ...
## $ Gender : chr "M" "F" "M" "F" ...
## $ Education_Level: chr "High School" "Graduate" "Graduate" "High School" ...
## $ Status : chr "Married" "Single" "Married" "Unknown" ...
## $ Income : chr "$60K - $80K" "Less than $40K" "$80K - $120K" "Less than $40K" ...
## $ Card_Category : chr "Blue" "Blue" "Blue" "Blue" ...
## $ Credit_Limit : num 12691 8256 3418 3313 4716 ...
## $ TTA : int 1144 1291 1887 1171 816 1088 1330 1538 1350 1441 ...
## $ TTC : int 42 33 20 20 28 24 31 36 24 32 ...
## $ AUR : num 0.061 0.105 0 0.76 0 0.311 0.066 0.048 0.113 0.144 ...data.frame(data)## Customer.Status Gender Education_Level Status Income
## 1 Existing Customer M High School Married $60K - $80K
## 2 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 3 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 4 Existing Customer F High School Unknown Less than $40K
## 5 Existing Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 6 Existing Customer M Graduate Married $40K - $60K
## 7 Existing Customer M Unknown Married $120K +
## 8 Existing Customer M High School Unknown $60K - $80K
## 9 Existing Customer M Uneducated Single $60K - $80K
## 10 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 11 Existing Customer M Uneducated Unknown $120K +
## 12 Existing Customer M Unknown Married $40K - $60K
## 13 Existing Customer M College Single $80K - $120K
## 14 Existing Customer M Graduate Unknown $60K - $80K
## 15 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 16 Existing Customer M Unknown Unknown $80K - $120K
## 17 Existing Customer M Post-Graduate Single $80K - $120K
## 18 Existing Customer M Unknown Married $80K - $120K
## 19 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 20 Existing Customer F Graduate Married Unknown
## 21 Existing Customer M Doctorate Divorced $60K - $80K
## 22 Attrited Customer F Graduate Married Less than $40K
## 23 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 24 Existing Customer F Unknown Single Less than $40K
## 25 Existing Customer M Unknown Married $80K - $120K
## 26 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 27 Existing Customer M High School Unknown $40K - $60K
## 28 Existing Customer M Unknown Married $60K - $80K
## 29 Existing Customer F Uneducated Single Unknown
## 30 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 31 Existing Customer M Unknown Married $80K - $120K
## 32 Existing Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 33 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 34 Existing Customer F College Married Less than $40K
## 35 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 36 Existing Customer F College Single Less than $40K
## 37 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 38 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 39 Existing Customer F Graduate Unknown $40K - $60K
## 40 Attrited Customer F Doctorate Married Unknown
## 41 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 42 Existing Customer M Unknown Married $40K - $60K
## 43 Existing Customer F College Single $40K - $60K
## 44 Existing Customer M High School Married $60K - $80K
## 45 Existing Customer F Graduate Single Unknown
## 46 Existing Customer M Uneducated Single $80K - $120K
## 47 Existing Customer M Doctorate Married $60K - $80K
## 48 Existing Customer M Doctorate Married $40K - $60K
## 49 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 50 Existing Customer M College Single $80K - $120K
## 51 Existing Customer F Unknown Married Less than $40K
## 52 Attrited Customer F Graduate Married Less than $40K
## 53 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 54 Existing Customer M Unknown Married $120K +
## 55 Attrited Customer M Graduate Married $120K +
## 56 Existing Customer F Graduate Unknown Less than $40K
## 57 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 58 Existing Customer M Uneducated Married $40K - $60K
## 59 Existing Customer F Graduate Married Unknown
## 60 Existing Customer M High School Single $60K - $80K
## 61 Existing Customer M Unknown Married $80K - $120K
## 62 Attrited Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 63 Existing Customer M High School Divorced $60K - $80K
## 64 Existing Customer M Post-Graduate Single $120K +
## 65 Existing Customer M High School Single $120K +
## 66 Existing Customer M Uneducated Single $80K - $120K
## 67 Existing Customer M College Married $60K - $80K
## 68 Existing Customer F Uneducated Single Less than $40K
## 69 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 70 Existing Customer M Doctorate Married $80K - $120K
## 71 Existing Customer M Graduate Single $120K +
## 72 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 73 Existing Customer M Graduate Unknown $60K - $80K
## 74 Existing Customer M Uneducated Married $80K - $120K
## 75 Existing Customer M College Single $60K - $80K
## 76 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 77 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 78 Existing Customer F Uneducated Single Less than $40K
## 79 Existing Customer M Graduate Divorced $60K - $80K
## 80 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 81 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 82 Existing Customer M Unknown Unknown $120K +
## 83 Attrited Customer F Unknown Married $40K - $60K
## 84 Existing Customer F Graduate Married Unknown
## 85 Existing Customer M Graduate Divorced $80K - $120K
## 86 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 87 Existing Customer M High School Single $120K +
## 88 Existing Customer F Uneducated Single Less than $40K
## 89 Existing Customer M High School Single $60K - $80K
## 90 Existing Customer M Unknown Married $120K +
## 91 Existing Customer F High School Single Less than $40K
## 92 Existing Customer M High School Single $80K - $120K
## 93 Existing Customer M Graduate Single $40K - $60K
## 94 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 95 Existing Customer F Unknown Married Unknown
## 96 Existing Customer M Graduate Married Less than $40K
## 97 Existing Customer M Graduate Married $40K - $60K
## 98 Existing Customer M Doctorate Married $40K - $60K
## 99 Existing Customer M College Married $120K +
## 100 Attrited Customer M Unknown Married $80K - $120K
## 101 Existing Customer F College Single Unknown
## 102 Existing Customer F Unknown Married Unknown
## 103 Existing Customer M Graduate Married $120K +
## 104 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 105 Existing Customer M High School Unknown $60K - $80K
## 106 Existing Customer F Post-Graduate Married Less than $40K
## 107 Existing Customer M Post-Graduate Single $120K +
## 108 Existing Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 109 Existing Customer F Unknown Married Less than $40K
## 110 Existing Customer M Unknown Divorced $120K +
## 111 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 112 Existing Customer M Unknown Married $60K - $80K
## 113 Existing Customer M High School Divorced $60K - $80K
## 114 Existing Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 115 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 116 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 117 Existing Customer M High School Unknown $80K - $120K
## 118 Existing Customer M High School Single $80K - $120K
## 119 Existing Customer M Doctorate Married $60K - $80K
## 120 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 121 Existing Customer M Graduate Single $120K +
## 122 Existing Customer F Doctorate Married Less than $40K
## 123 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 124 Existing Customer F High School Single $40K - $60K
## 125 Existing Customer M College Single $120K +
## 126 Existing Customer M Graduate Single $60K - $80K
## 127 Existing Customer M Graduate Single $120K +
## 128 Attrited Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 129 Existing Customer M High School Single $40K - $60K
## 130 Existing Customer F Uneducated Unknown Less than $40K
## 131 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 132 Existing Customer M Unknown Married $40K - $60K
## 133 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 134 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 135 Existing Customer M Doctorate Single Less than $40K
## 136 Existing Customer F Graduate Single $40K - $60K
## 137 Existing Customer M High School Divorced $60K - $80K
## 138 Existing Customer M College Divorced $60K - $80K
## 139 Existing Customer F College Married Unknown
## 140 Existing Customer F Post-Graduate Single Less than $40K
## 141 Attrited Customer F High School Married Less than $40K
## 142 Existing Customer M Unknown Single $120K +
## 143 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 144 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 145 Attrited Customer M College Single $60K - $80K
## 146 Attrited Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 147 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 148 Existing Customer M Graduate Married $120K +
## 149 Existing Customer F Graduate Married Unknown
## 150 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 151 Existing Customer M High School Single $80K - $120K
## 152 Existing Customer M Graduate Married Unknown
## 153 Existing Customer F Graduate Single $40K - $60K
## 154 Existing Customer M Uneducated Single $60K - $80K
## 155 Existing Customer F College Married Less than $40K
## 156 Existing Customer F Unknown Married $40K - $60K
## 157 Existing Customer F High School Single $40K - $60K
## 158 Existing Customer M Doctorate Married $120K +
## 159 Existing Customer F Uneducated Married Unknown
## 160 Existing Customer F Graduate Divorced Less than $40K
## 161 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 162 Existing Customer F College Single Unknown
## 163 Existing Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 164 Existing Customer F Unknown Divorced Less than $40K
## 165 Existing Customer F Uneducated Married $40K - $60K
## 166 Existing Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 167 Existing Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 168 Existing Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 169 Attrited Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 170 Existing Customer M High School Married $60K - $80K
## 171 Existing Customer F Uneducated Divorced Unknown
## 172 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 173 Attrited Customer M Unknown Married $80K - $120K
## 174 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 175 Existing Customer F High School Married $40K - $60K
## 176 Existing Customer F Graduate Divorced $40K - $60K
## 177 Existing Customer M Uneducated Married $80K - $120K
## 178 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 179 Existing Customer F Uneducated Single $40K - $60K
## 180 Existing Customer F Uneducated Married $40K - $60K
## 181 Existing Customer M Uneducated Married $40K - $60K
## 182 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 183 Existing Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 184 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 185 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 186 Existing Customer F Uneducated Single Unknown
## 187 Existing Customer M Post-Graduate Single $80K - $120K
## 188 Existing Customer F College Single Less than $40K
## 189 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 190 Existing Customer F Post-Graduate Married Unknown
## 191 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 192 Existing Customer M Graduate Unknown $80K - $120K
## 193 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 194 Existing Customer M Doctorate Married $120K +
## 195 Existing Customer F Post-Graduate Married Less than $40K
## 196 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 197 Existing Customer M High School Unknown $120K +
## 198 Existing Customer M Uneducated Married $80K - $120K
## 199 Attrited Customer M High School Married Less than $40K
## 200 Existing Customer M College Married $60K - $80K
## 201 Existing Customer M Unknown Married $80K - $120K
## 202 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 203 Existing Customer M College Married $80K - $120K
## 204 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 205 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 206 Existing Customer F High School Divorced Less than $40K
## 207 Attrited Customer F Graduate Married Less than $40K
## 208 Attrited Customer M Post-Graduate Married $60K - $80K
## 209 Existing Customer M Graduate Married $40K - $60K
## 210 Existing Customer M College Married $120K +
## 211 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 212 Existing Customer M Unknown Unknown $80K - $120K
## 213 Existing Customer M Graduate Married $120K +
## 214 Existing Customer M High School Single $60K - $80K
## 215 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 216 Existing Customer M College Single Less than $40K
## 217 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 218 Existing Customer M Unknown Married $60K - $80K
## 219 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 220 Existing Customer F Uneducated Divorced Less than $40K
## 221 Existing Customer M Unknown Single $40K - $60K
## 222 Existing Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 223 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 224 Existing Customer F Graduate Divorced $40K - $60K
## 225 Existing Customer F Graduate Divorced Less than $40K
## 226 Existing Customer M High School Single $80K - $120K
## 227 Existing Customer M College Single $60K - $80K
## 228 Existing Customer F Uneducated Divorced Less than $40K
## 229 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 230 Existing Customer M Graduate Married $120K +
## 231 Attrited Customer F Uneducated Married $40K - $60K
## 232 Existing Customer M Unknown Married $80K - $120K
## 233 Existing Customer M Graduate Single $120K +
## 234 Existing Customer M Post-Graduate Divorced $80K - $120K
## 235 Existing Customer M College Single $60K - $80K
## 236 Existing Customer M College Married $60K - $80K
## 237 Attrited Customer M Uneducated Married $80K - $120K
## 238 Existing Customer M Graduate Unknown $80K - $120K
## 239 Existing Customer M Uneducated Married $40K - $60K
## 240 Existing Customer M Unknown Single $80K - $120K
## 241 Attrited Customer F Unknown Married Less than $40K
## 242 Existing Customer M High School Single $80K - $120K
## 243 Attrited Customer M College Married $40K - $60K
## 244 Attrited Customer F College Married Less than $40K
## 245 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 246 Existing Customer M Uneducated Single $80K - $120K
## 247 Existing Customer F Doctorate Single Unknown
## 248 Attrited Customer M High School Married $120K +
## 249 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 250 Existing Customer M Doctorate Single $60K - $80K
## 251 Existing Customer M Post-Graduate Single $120K +
## 252 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 253 Existing Customer M Unknown Unknown $40K - $60K
## 254 Attrited Customer M High School Single $40K - $60K
## 255 Existing Customer M High School Married Less than $40K
## 256 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 257 Existing Customer M Unknown Single $60K - $80K
## 258 Existing Customer M Uneducated Single $120K +
## 259 Existing Customer F Uneducated Single $40K - $60K
## 260 Existing Customer M Graduate Married $40K - $60K
## 261 Existing Customer M College Unknown $80K - $120K
## 262 Attrited Customer F Post-Graduate Married $40K - $60K
## 263 Existing Customer M Unknown Married $60K - $80K
## 264 Existing Customer F Unknown Married Less than $40K
## 265 Existing Customer M Uneducated Married $40K - $60K
## 266 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 267 Existing Customer F Unknown Unknown Less than $40K
## 268 Existing Customer F Graduate Divorced Unknown
## 269 Attrited Customer F High School Married $40K - $60K
## 270 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 271 Existing Customer M Unknown Single $40K - $60K
## 272 Existing Customer M Uneducated Divorced $60K - $80K
## 273 Existing Customer M Uneducated Married $40K - $60K
## 274 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 275 Existing Customer M High School Single $80K - $120K
## 276 Existing Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 277 Attrited Customer M Graduate Single $60K - $80K
## 278 Existing Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 279 Existing Customer M Uneducated Divorced $80K - $120K
## 280 Existing Customer F High School Married $40K - $60K
## 281 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 282 Existing Customer M High School Unknown $80K - $120K
## 283 Existing Customer F Uneducated Married $40K - $60K
## 284 Attrited Customer F High School Married Unknown
## 285 Existing Customer M Graduate Married $40K - $60K
## 286 Existing Customer M Uneducated Married $80K - $120K
## 287 Attrited Customer M High School Married $120K +
## 288 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 289 Attrited Customer F Graduate Married Unknown
## 290 Existing Customer F Doctorate Married Unknown
## 291 Existing Customer M Graduate Single $60K - $80K
## 292 Existing Customer F Doctorate Single Unknown
## 293 Existing Customer M Doctorate Married $60K - $80K
## 294 Existing Customer M Graduate Unknown $40K - $60K
## 295 Existing Customer M College Single $60K - $80K
## 296 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 297 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 298 Existing Customer F High School Married $40K - $60K
## 299 Existing Customer F High School Unknown Less than $40K
## 300 Existing Customer M High School Single $40K - $60K
## 301 Existing Customer M High School Single $120K +
## 302 Existing Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 303 Existing Customer M Post-Graduate Divorced $60K - $80K
## 304 Existing Customer M College Married $60K - $80K
## 305 Existing Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 306 Existing Customer M Graduate Married $120K +
## 307 Existing Customer F High School Married Unknown
## 308 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 309 Existing Customer M Graduate Single $120K +
## 310 Existing Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 311 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 312 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 313 Existing Customer M Uneducated Single $60K - $80K
## 314 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 315 Attrited Customer M Graduate Married $120K +
## 316 Existing Customer F Graduate Single Unknown
## 317 Existing Customer M High School Married $60K - $80K
## 318 Existing Customer F Unknown Married Less than $40K
## 319 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 320 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 321 Existing Customer M Graduate Married $40K - $60K
## 322 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 323 Existing Customer F Uneducated Divorced Less than $40K
## 324 Existing Customer M High School Single $80K - $120K
## 325 Existing Customer F Uneducated Married Unknown
## 326 Existing Customer M High School Married $60K - $80K
## 327 Existing Customer M Uneducated Married $120K +
## 328 Existing Customer F Post-Graduate Married Less than $40K
## 329 Existing Customer M Post-Graduate Unknown $80K - $120K
## 330 Existing Customer F Unknown Married Less than $40K
## 331 Existing Customer F Graduate Single $40K - $60K
## 332 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 333 Existing Customer F Uneducated Single Less than $40K
## 334 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 335 Existing Customer M Graduate Divorced $120K +
## 336 Existing Customer M High School Married $120K +
## 337 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 338 Attrited Customer M Unknown Married $40K - $60K
## 339 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 340 Existing Customer M High School Married Less than $40K
## 341 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 342 Existing Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 343 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 344 Attrited Customer M Uneducated Married $40K - $60K
## 345 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 346 Existing Customer M Graduate Married $120K +
## 347 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 348 Existing Customer M High School Single $60K - $80K
## 349 Existing Customer M High School Married $60K - $80K
## 350 Existing Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 351 Existing Customer M Graduate Married Less than $40K
## 352 Existing Customer F High School Divorced Less than $40K
## 353 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 354 Existing Customer F Graduate Single $40K - $60K
## 355 Existing Customer M Uneducated Single $40K - $60K
## 356 Existing Customer M Graduate Single $60K - $80K
## 357 Existing Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 358 Existing Customer M Uneducated Single $60K - $80K
## 359 Existing Customer F Graduate Married Unknown
## 360 Existing Customer M Uneducated Married $80K - $120K
## 361 Existing Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 362 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 363 Existing Customer M High School Single $120K +
## 364 Existing Customer F Graduate Married $40K - $60K
## 365 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 366 Existing Customer M Unknown Married $120K +
## 367 Existing Customer F Graduate Married $40K - $60K
## 368 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 369 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 370 Existing Customer M High School Married $120K +
## 371 Existing Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 372 Existing Customer M Unknown Married $40K - $60K
## 373 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 374 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 375 Existing Customer F High School Single Less than $40K
## 376 Existing Customer F Post-Graduate Single Unknown
## 377 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 378 Existing Customer M Graduate Married $40K - $60K
## 379 Existing Customer M Uneducated Married $80K - $120K
## 380 Existing Customer F High School Single Less than $40K
## 381 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 382 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 383 Existing Customer M Uneducated Unknown $120K +
## 384 Existing Customer M High School Married $60K - $80K
## 385 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 386 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 387 Attrited Customer M Post-Graduate Unknown $80K - $120K
## 388 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 389 Existing Customer M Unknown Married Less than $40K
## 390 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 391 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 392 Existing Customer F College Single Less than $40K
## 393 Existing Customer M High School Married $60K - $80K
## 394 Existing Customer F Unknown Divorced Less than $40K
## 395 Existing Customer F Post-Graduate Married $40K - $60K
## 396 Existing Customer M Uneducated Single $40K - $60K
## 397 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 398 Existing Customer M College Unknown $80K - $120K
## 399 Existing Customer M High School Married $120K +
## 400 Existing Customer M Uneducated Single $80K - $120K
## 401 Existing Customer M Uneducated Unknown $40K - $60K
## 402 Attrited Customer M Uneducated Married $120K +
## 403 Existing Customer M College Married $80K - $120K
## 404 Existing Customer M Unknown Married $120K +
## 405 Existing Customer M High School Married $120K +
## 406 Existing Customer M Graduate Single $40K - $60K
## 407 Attrited Customer M College Married $60K - $80K
## 408 Existing Customer M Graduate Unknown $60K - $80K
## 409 Existing Customer M College Married $120K +
## 410 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 411 Existing Customer M Uneducated Married $40K - $60K
## 412 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 413 Existing Customer M Post-Graduate Single $60K - $80K
## 414 Existing Customer F Unknown Married Less than $40K
## 415 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 416 Existing Customer M Post-Graduate Married $60K - $80K
## 417 Attrited Customer F Graduate Married Less than $40K
## 418 Existing Customer M Unknown Single $80K - $120K
## 419 Existing Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 420 Existing Customer M Unknown Single $60K - $80K
## 421 Attrited Customer F Graduate Married Less than $40K
## 422 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 423 Existing Customer M High School Married $60K - $80K
## 424 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 425 Existing Customer F College Married Less than $40K
## 426 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 427 Attrited Customer M Uneducated Single $60K - $80K
## 428 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 429 Existing Customer M High School Married $120K +
## 430 Attrited Customer F Unknown Married Less than $40K
## 431 Existing Customer F Graduate Divorced Less than $40K
## 432 Existing Customer F Unknown Divorced $40K - $60K
## 433 Existing Customer F Unknown Married Unknown
## 434 Existing Customer F College Divorced Less than $40K
## 435 Existing Customer M High School Divorced $60K - $80K
## 436 Existing Customer F Graduate Married $40K - $60K
## 437 Existing Customer F Uneducated Married $40K - $60K
## 438 Existing Customer F Unknown Married $40K - $60K
## 439 Existing Customer M Doctorate Divorced $60K - $80K
## 440 Existing Customer M Unknown Single $80K - $120K
## 441 Existing Customer M Unknown Divorced $80K - $120K
## 442 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 443 Existing Customer M Graduate Single $40K - $60K
## 444 Existing Customer M Graduate Unknown $80K - $120K
## 445 Existing Customer F College Married $40K - $60K
## 446 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 447 Attrited Customer F Graduate Single Less than $40K
## 448 Attrited Customer F Uneducated Single Less than $40K
## 449 Existing Customer F Graduate Single $40K - $60K
## 450 Existing Customer M Unknown Single $80K - $120K
## 451 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 452 Attrited Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 453 Existing Customer F Unknown Single $40K - $60K
## 454 Existing Customer F Uneducated Divorced Unknown
## 455 Existing Customer F High School Single Less than $40K
## 456 Attrited Customer M Uneducated Married $80K - $120K
## 457 Existing Customer M Uneducated Married $80K - $120K
## 458 Existing Customer F Post-Graduate Married Less than $40K
## 459 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 460 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 461 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 462 Existing Customer M Unknown Single $60K - $80K
## 463 Existing Customer M Uneducated Single Less than $40K
## 464 Attrited Customer M Post-Graduate Unknown $80K - $120K
## 465 Existing Customer M Graduate Single $60K - $80K
## 466 Existing Customer M Post-Graduate Unknown $80K - $120K
## 467 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 468 Attrited Customer F Uneducated Single Less than $40K
## 469 Existing Customer M Unknown Married $80K - $120K
## 470 Existing Customer M Uneducated Single $60K - $80K
## 471 Existing Customer F Post-Graduate Married Less than $40K
## 472 Existing Customer F Doctorate Married Unknown
## 473 Existing Customer M Uneducated Divorced $120K +
## 474 Attrited Customer M College Single $120K +
## 475 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 476 Attrited Customer F Post-Graduate Single Less than $40K
## 477 Existing Customer F High School Single $40K - $60K
## 478 Existing Customer M Graduate Married $40K - $60K
## 479 Existing Customer M High School Single $40K - $60K
## 480 Existing Customer M Unknown Married $60K - $80K
## 481 Existing Customer M Uneducated Divorced $80K - $120K
## 482 Existing Customer F Graduate Married $40K - $60K
## 483 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 484 Existing Customer F Post-Graduate Married Less than $40K
## 485 Existing Customer M Graduate Single $80K - $120K
## 486 Existing Customer F High School Divorced $40K - $60K
## 487 Existing Customer F Graduate Single $40K - $60K
## 488 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 489 Existing Customer F College Married Less than $40K
## 490 Existing Customer M College Single $40K - $60K
## 491 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 492 Existing Customer M High School Single $80K - $120K
## 493 Existing Customer F Uneducated Divorced Unknown
## 494 Existing Customer F College Married Less than $40K
## 495 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 496 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 497 Existing Customer M Unknown Unknown $120K +
## 498 Existing Customer M College Single $40K - $60K
## 499 Existing Customer M Unknown Married Unknown
## 500 Existing Customer F College Married Less than $40K
## 501 Existing Customer F Graduate Married Unknown
## 502 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 503 Existing Customer F College Divorced $40K - $60K
## 504 Existing Customer F College Single Less than $40K
## 505 Existing Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 506 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 507 Existing Customer M Post-Graduate Single $80K - $120K
## 508 Existing Customer M Post-Graduate Married $60K - $80K
## 509 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 510 Attrited Customer F Uneducated Single Unknown
## 511 Existing Customer F Uneducated Single Less than $40K
## 512 Existing Customer M Unknown Unknown $120K +
## 513 Existing Customer M High School Single $60K - $80K
## 514 Existing Customer F Graduate Single $40K - $60K
## 515 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 516 Existing Customer F College Single Less than $40K
## 517 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 518 Existing Customer M Graduate Single $60K - $80K
## 519 Existing Customer M Graduate Unknown $40K - $60K
## 520 Attrited Customer M Unknown Single $120K +
## 521 Existing Customer F Unknown Married $40K - $60K
## 522 Existing Customer M Graduate Single Less than $40K
## 523 Attrited Customer M College Married $80K - $120K
## 524 Existing Customer M High School Single $80K - $120K
## 525 Existing Customer M High School Married $120K +
## 526 Existing Customer M Uneducated Divorced $60K - $80K
## 527 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 528 Existing Customer F Unknown Married Less than $40K
## 529 Existing Customer M High School Single $40K - $60K
## 530 Existing Customer F High School Single $40K - $60K
## 531 Existing Customer F Graduate Divorced Less than $40K
## 532 Existing Customer M College Single $80K - $120K
## 533 Existing Customer M High School Single $60K - $80K
## 534 Existing Customer F Unknown Married Less than $40K
## 535 Attrited Customer F Doctorate Married Unknown
## 536 Existing Customer F Doctorate Unknown $40K - $60K
## 537 Existing Customer M High School Married $120K +
## 538 Attrited Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 539 Existing Customer M Unknown Single $60K - $80K
## 540 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 541 Existing Customer M High School Married $40K - $60K
## 542 Existing Customer M College Married $80K - $120K
## 543 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 544 Existing Customer F Post-Graduate Married Less than $40K
## 545 Existing Customer F College Single Less than $40K
## 546 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 547 Existing Customer M Graduate Single $120K +
## 548 Existing Customer F Unknown Married Unknown
## 549 Attrited Customer F Post-Graduate Married Less than $40K
## 550 Attrited Customer M High School Married $60K - $80K
## 551 Existing Customer F Uneducated Married Unknown
## 552 Existing Customer M Unknown Divorced $40K - $60K
## 553 Existing Customer M Unknown Married Less than $40K
## 554 Existing Customer M College Married $60K - $80K
## 555 Existing Customer M Graduate Single $40K - $60K
## 556 Existing Customer F Unknown Married Unknown
## 557 Existing Customer M Graduate Single $60K - $80K
## 558 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 559 Existing Customer M College Unknown $80K - $120K
## 560 Attrited Customer M High School Married $60K - $80K
## 561 Existing Customer M Graduate Single $40K - $60K
## 562 Existing Customer M Uneducated Single Less than $40K
## 563 Existing Customer F Doctorate Single Less than $40K
## 564 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 565 Attrited Customer M College Married $40K - $60K
## 566 Existing Customer M Graduate Single $40K - $60K
## 567 Existing Customer M Graduate Single $60K - $80K
## 568 Existing Customer M High School Single $60K - $80K
## 569 Attrited Customer M Unknown Single $80K - $120K
## 570 Existing Customer M Uneducated Divorced $120K +
## 571 Existing Customer M Uneducated Married $120K +
## 572 Existing Customer M College Unknown $80K - $120K
## 573 Existing Customer M High School Unknown $60K - $80K
## 574 Existing Customer M Unknown Married $80K - $120K
## 575 Existing Customer F Graduate Single $40K - $60K
## 576 Existing Customer M Graduate Married $60K - $80K
## 577 Existing Customer F Doctorate Married Less than $40K
## 578 Existing Customer M Doctorate Married $60K - $80K
## 579 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 580 Existing Customer F College Married $40K - $60K
## 581 Attrited Customer M College Married $60K - $80K
## 582 Attrited Customer M High School Married $60K - $80K
## 583 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 584 Attrited Customer M Unknown Married $40K - $60K
## 585 Existing Customer M High School Married $60K - $80K
## 586 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 587 Existing Customer F Unknown Married Unknown
## 588 Existing Customer M Graduate Single $120K +
## 589 Existing Customer M Graduate Married Less than $40K
## 590 Existing Customer M Uneducated Married $80K - $120K
## 591 Existing Customer F Doctorate Divorced Less than $40K
## 592 Existing Customer M Uneducated Married $80K - $120K
## 593 Existing Customer M High School Married Less than $40K
## 594 Attrited Customer F Uneducated Married Less than $40K
## 595 Attrited Customer F Doctorate Married Less than $40K
## 596 Existing Customer M Uneducated Single $80K - $120K
## 597 Attrited Customer M Uneducated Married $60K - $80K
## 598 Existing Customer M Unknown Divorced $60K - $80K
## 599 Attrited Customer F Unknown Married Less than $40K
## 600 Existing Customer M Unknown Married $120K +
## 601 Existing Customer M Doctorate Married $80K - $120K
## 602 Existing Customer F High School Married $40K - $60K
## 603 Existing Customer M Uneducated Married $40K - $60K
## 604 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 605 Attrited Customer F Graduate Single Less than $40K
## 606 Existing Customer F College Single Unknown
## 607 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 608 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 609 Existing Customer M Post-Graduate Married $80K - $120K
## 610 Existing Customer M Graduate Single $60K - $80K
## 611 Existing Customer M High School Married $80K - $120K
## 612 Existing Customer F Unknown Married Less than $40K
## 613 Existing Customer F Graduate Single Less than $40K
## 614 Existing Customer M College Single Less than $40K
## 615 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 616 Existing Customer M College Married $80K - $120K
## 617 Existing Customer F Graduate Married Unknown
## 618 Existing Customer F Graduate Married $40K - $60K
## 619 Existing Customer F High School Married Unknown
## 620 Existing Customer M High School Married $60K - $80K
## 621 Existing Customer F Post-Graduate Married $40K - $60K
## 622 Existing Customer M High School Married $120K +
## 623 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 624 Existing Customer M Unknown Single $80K - $120K
## 625 Attrited Customer M College Married $60K - $80K
## 626 Existing Customer M Post-Graduate Married $120K +
## 627 Attrited Customer M Doctorate Single $80K - $120K
## 628 Existing Customer F College Unknown Less than $40K
## 629 Existing Customer F Graduate Married Unknown
## 630 Existing Customer F Unknown Married Less than $40K
## 631 Existing Customer M Graduate Married $40K - $60K
## 632 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## 633 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 634 Existing Customer F High School Married Less than $40K
## 635 Existing Customer M Uneducated Married $40K - $60K
## 636 Existing Customer M College Married $60K - $80K
## 637 Existing Customer M Graduate Married $40K - $60K
## 638 Existing Customer F Graduate Married Less than $40K
## 639 Existing Customer M Graduate Married $80K - $120K
## Card_Category Credit_Limit TTA TTC AUR
## 1 Blue 12691.0 1144 42 0.061
## 2 Blue 8256.0 1291 33 0.105
## 3 Blue 3418.0 1887 20 0.000
## 4 Blue 3313.0 1171 20 0.760
## 5 Blue 4716.0 816 28 0.000
## 6 Blue 4010.0 1088 24 0.311
## 7 Gold 34516.0 1330 31 0.066
## 8 Silver 29081.0 1538 36 0.048
## 9 Blue 22352.0 1350 24 0.113
## 10 Blue 11656.0 1441 32 0.144
## 11 Blue 6748.0 1201 42 0.217
## 12 Blue 9095.0 1314 26 0.174
## 13 Blue 11751.0 1539 17 0.000
## 14 Blue 8547.0 1311 33 0.195
## 15 Blue 2436.0 1570 29 0.279
## 16 Blue 4234.0 1348 27 0.230
## 17 Blue 30367.0 1671 27 0.078
## 18 Blue 13535.0 1028 21 0.095
## 19 Blue 3193.0 1336 30 0.788
## 20 Blue 14470.0 1207 21 0.080
## 21 Blue 20979.0 1178 27 0.086
## 22 Blue 1438.3 692 16 0.000
## 23 Blue 4470.0 931 18 0.152
## 24 Blue 2492.0 1126 23 0.626
## 25 Blue 12217.0 1110 21 0.000
## 26 Blue 7768.0 1051 22 0.215
## 27 Blue 14784.0 1197 23 0.093
## 28 Blue 10215.0 1904 40 0.099
## 29 Blue 10100.0 1052 18 0.000
## 30 Blue 4785.0 1045 38 0.285
## 31 Blue 2753.0 1038 25 0.658
## 32 Blue 2451.0 1596 26 0.690
## 33 Blue 8923.0 1589 24 0.282
## 34 Blue 2650.0 1411 28 0.562
## 35 Blue 12555.0 1291 24 0.135
## 36 Blue 3520.0 1407 43 0.544
## 37 Blue 3035.0 1877 37 0.757
## 38 Gold 15433.0 966 22 0.000
## 39 Blue 3672.0 1464 28 0.241
## 40 Blue 7882.0 704 16 0.077
## 41 Blue 32426.0 1109 28 0.018
## 42 Blue 6205.0 1347 28 0.355
## 43 Silver 17304.0 1756 33 0.145
## 44 Blue 3906.0 1756 32 0.000
## 45 Blue 9830.0 1042 23 0.209
## 46 Blue 34516.0 1444 28 0.000
## 47 Blue 2283.0 1741 27 0.626
## 48 Blue 2548.0 1719 27 0.793
## 49 Blue 19458.0 1217 27 0.074
## 50 Blue 4745.0 1140 40 0.259
## 51 Blue 2622.0 1878 30 0.591
## 52 Blue 1438.3 705 19 0.562
## 53 Blue 3171.0 1946 38 0.687
## 54 Blue 19763.0 1414 35 0.127
## 55 Blue 15769.0 602 15 0.000
## 56 Blue 3298.0 1052 32 0.667
## 57 Blue 2802.0 1295 40 0.843
## 58 Blue 4458.0 1424 29 0.422
## 59 Blue 6273.0 1359 25 0.156
## 60 Blue 3336.0 1168 27 0.525
## 61 Blue 3436.0 1097 33 0.587
## 62 Silver 34516.0 691 15 0.000
## 63 Blue 5926.0 1316 28 0.211
## 64 Blue 23957.0 1276 26 0.088
## 65 Blue 14734.0 1289 23 0.111
## 66 Silver 34516.0 1293 32 0.044
## 67 Blue 6584.0 1353 35 0.276
## 68 Blue 2084.0 1132 28 0.704
## 69 Blue 1687.0 1670 17 0.656
## 70 Blue 25300.0 837 15 0.053
## 71 Blue 34516.0 1550 41 0.051
## 72 Blue 2216.0 1540 36 0.467
## 73 Blue 2910.0 1256 21 0.698
## 74 Blue 22913.0 1394 35 0.067
## 75 Blue 24312.0 1341 24 0.079
## 76 Blue 5272.0 1289 33 0.287
## 77 Blue 7000.0 1112 23 0.360
## 78 Blue 7038.0 2339 57 0.256
## 79 Blue 2536.0 1468 23 0.719
## 80 Blue 28904.0 1334 35 0.066
## 81 Blue 8567.0 1457 41 0.198
## 82 Blue 34516.0 1603 29 0.044
## 83 Blue 2158.0 615 12 0.000
## 84 Blue 10133.0 1068 20 0.140
## 85 Blue 34516.0 1590 27 0.035
## 86 Blue 3085.0 1531 35 0.619
## 87 Blue 19040.0 1212 31 0.108
## 88 Blue 4026.0 1237 32 0.000
## 89 Blue 12756.0 1413 14 0.066
## 90 Blue 5266.0 1516 29 0.000
## 91 Blue 9930.0 1276 21 0.000
## 92 Blue 31302.0 1564 35 0.062
## 93 Blue 6576.0 1465 34 0.000
## 94 Blue 2664.0 1286 29 0.765
## 95 Blue 2535.0 1312 20 0.963
## 96 Blue 1709.0 1673 32 0.524
## 97 Blue 3454.0 1313 30 0.347
## 98 Blue 3789.0 1609 42 0.450
## 99 Blue 9689.0 1158 19 0.232
## 100 Blue 5449.0 836 18 0.299
## 101 Blue 23032.0 1289 22 0.085
## 102 Silver 34516.0 1487 26 0.059
## 103 Blue 2940.0 1259 33 0.430
## 104 Blue 3031.0 1298 15 0.620
## 105 Blue 1862.0 1226 34 0.000
## 106 Blue 8358.0 1566 37 0.111
## 107 Blue 34516.0 1022 21 0.027
## 108 Blue 14450.0 1235 30 0.169
## 109 Blue 1438.3 1951 44 0.000
## 110 Blue 33791.0 1047 31 0.058
## 111 Blue 8466.0 1342 32 0.223
## 112 Blue 15088.0 1107 21 0.057
## 113 Blue 3263.0 1251 35 0.513
## 114 Blue 1494.0 1305 24 0.473
## 115 Blue 13551.0 1388 37 0.095
## 116 Blue 18886.0 1235 18 0.047
## 117 Blue 11976.0 2089 36 0.106
## 118 Blue 9964.0 1626 25 0.156
## 119 Blue 24159.0 1111 24 0.050
## 120 Blue 5362.0 1553 38 0.355
## 121 Blue 34516.0 1064 13 0.030
## 122 Blue 3174.0 1243 29 0.615
## 123 Blue 12262.0 1659 38 0.150
## 124 Blue 3788.0 1594 47 0.407
## 125 Silver 34516.0 1268 42 0.044
## 126 Blue 2926.0 1304 24 0.000
## 127 Blue 32090.0 1368 30 0.000
## 128 Blue 11669.0 720 23 0.191
## 129 Blue 13532.0 1521 29 0.096
## 130 Silver 11888.0 1137 30 0.176
## 131 Blue 2393.0 978 16 0.830
## 132 Blue 6111.0 1221 16 0.412
## 133 Blue 19270.0 1565 28 0.086
## 134 Blue 3710.0 1578 34 0.678
## 135 Blue 3235.0 1493 32 0.246
## 136 Blue 11749.0 1178 27 0.067
## 137 Blue 7753.0 991 26 0.271
## 138 Blue 10408.0 2560 42 0.114
## 139 Blue 3967.0 1657 29 0.395
## 140 Blue 6205.0 1204 19 0.406
## 141 Blue 8025.0 673 18 0.000
## 142 Blue 9036.0 1131 18 0.258
## 143 Blue 14926.0 1576 25 0.169
## 144 Blue 6335.0 1217 20 0.178
## 145 Blue 14979.0 530 10 0.000
## 146 Blue 2732.0 739 16 0.000
## 147 Blue 2250.0 1617 31 0.941
## 148 Blue 10916.0 1592 34 0.141
## 149 Blue 5349.0 1343 30 0.230
## 150 Blue 9366.0 1303 39 0.118
## 151 Blue 21617.0 1351 22 0.000
## 152 Blue 13860.0 1910 32 0.119
## 153 Silver 18386.0 1298 22 0.000
## 154 Blue 2405.0 1087 29 0.640
## 155 Blue 2154.0 1439 26 0.432
## 156 Blue 2038.0 1238 28 0.000
## 157 Blue 8135.0 1716 29 0.000
## 158 Blue 9364.0 1099 27 0.066
## 159 Silver 32643.0 1058 24 0.000
## 160 Blue 3195.0 1285 29 0.612
## 161 Blue 2852.0 1651 28 0.359
## 162 Blue 4224.0 1152 31 0.309
## 163 Blue 20459.0 1767 38 0.101
## 164 Blue 3482.0 1039 24 0.607
## 165 Blue 3065.0 1130 28 0.512
## 166 Blue 2185.0 1645 30 0.806
## 167 Blue 1611.0 1413 29 0.463
## 168 Blue 2822.0 1218 23 0.770
## 169 Blue 32975.0 597 17 0.076
## 170 Blue 1438.3 2184 53 0.000
## 171 Blue 15875.0 1592 37 0.108
## 172 Blue 6703.0 1388 28 0.133
## 173 Blue 3212.0 757 20 0.000
## 174 Silver 34516.0 1504 34 0.037
## 175 Blue 9797.0 1503 34 0.146
## 176 Blue 10400.0 1105 28 0.171
## 177 Blue 26792.0 2398 47 0.069
## 178 Blue 3006.0 1661 32 0.837
## 179 Silver 19482.0 1421 22 0.055
## 180 Blue 3356.0 999 28 0.294
## 181 Blue 5771.0 1387 18 0.390
## 182 Blue 11106.0 1243 24 0.190
## 183 Blue 2890.0 1860 36 0.692
## 184 Blue 3380.0 1502 25 0.503
## 185 Blue 21331.0 1460 50 0.059
## 186 Blue 12860.0 1348 27 0.000
## 187 Blue 6278.0 1087 33 0.074
## 188 Blue 1438.3 1226 33 0.513
## 189 Blue 9355.0 1230 28 0.174
## 190 Blue 20758.0 1555 32 0.000
## 191 Blue 14612.0 1827 24 0.135
## 192 Blue 27259.0 1376 35 0.000
## 193 Blue 6347.0 1771 37 0.251
## 194 Blue 21592.0 1873 52 0.078
## 195 Blue 3449.0 1679 42 0.463
## 196 Blue 6028.0 1002 22 0.133
## 197 Blue 18214.0 1344 21 0.110
## 198 Blue 16393.0 1461 42 0.087
## 199 Blue 1438.3 760 21 0.626
## 200 Blue 7871.0 1428 22 0.214
## 201 Blue 5288.0 1777 42 0.164
## 202 Blue 11376.0 1302 27 0.176
## 203 Blue 12302.0 1483 41 0.133
## 204 Silver 34516.0 1060 27 0.049
## 205 Silver 34516.0 1330 32 0.043
## 206 Silver 10514.0 1229 27 0.150
## 207 Blue 1438.3 886 27 0.000
## 208 Blue 1438.3 844 24 0.000
## 209 Blue 2619.0 1450 37 0.679
## 210 Blue 24407.0 2311 48 0.098
## 211 Blue 2377.0 1378 26 0.694
## 212 Silver 34516.0 1033 26 0.039
## 213 Blue 11086.0 1523 40 0.199
## 214 Blue 11432.0 1374 37 0.220
## 215 Blue 13258.0 1080 21 0.130
## 216 Blue 2571.0 1234 24 0.760
## 217 Blue 5781.0 1600 32 0.202
## 218 Blue 7872.0 1155 32 0.319
## 219 Blue 34516.0 1353 33 0.035
## 220 Silver 11127.0 1546 25 0.165
## 221 Blue 1857.0 1590 43 0.863
## 222 Blue 1913.0 1448 22 0.665
## 223 Blue 3839.0 1271 24 0.598
## 224 Blue 2115.0 1223 20 0.539
## 225 Blue 1438.3 1117 29 0.472
## 226 Blue 27756.0 994 24 0.064
## 227 Blue 1438.3 1468 26 0.000
## 228 Silver 13878.0 1658 38 0.160
## 229 Blue 3106.0 1368 38 0.420
## 230 Blue 34516.0 1218 18 0.048
## 231 Blue 1438.3 702 12 0.713
## 232 Blue 18871.0 1516 21 0.092
## 233 Blue 5207.0 1310 26 0.336
## 234 Blue 17965.0 1767 50 0.092
## 235 Blue 2733.0 933 25 0.666
## 236 Blue 8863.0 1512 27 0.147
## 237 Blue 1857.0 829 17 0.987
## 238 Blue 34516.0 1120 27 0.000
## 239 Blue 11107.0 1506 33 0.110
## 240 Blue 21573.0 1384 36 0.073
## 241 Blue 2859.0 817 30 0.880
## 242 Blue 5269.0 2094 25 0.280
## 243 Blue 1438.3 815 21 0.000
## 244 Blue 3387.0 510 24 0.000
## 245 Blue 1982.0 1377 49 0.650
## 246 Blue 4645.0 1193 33 0.355
## 247 Blue 2189.0 1287 36 0.761
## 248 Blue 2442.0 701 19 0.000
## 249 Blue 21304.0 1770 25 0.072
## 250 Blue 7577.0 1409 35 0.327
## 251 Blue 3234.0 1354 28 0.459
## 252 Blue 4469.0 1765 34 0.252
## 253 Blue 2910.0 1192 27 0.244
## 254 Blue 3616.0 687 17 0.291
## 255 Blue 3252.0 1227 15 0.460
## 256 Blue 2358.0 1737 26 0.489
## 257 Blue 22322.0 1348 34 0.043
## 258 Blue 3133.0 1435 38 0.482
## 259 Blue 3540.0 1321 28 0.240
## 260 Blue 6990.0 1479 29 0.197
## 261 Blue 34516.0 1283 39 0.048
## 262 Blue 1438.3 689 23 0.000
## 263 Blue 24396.0 965 17 0.048
## 264 Blue 2474.0 1541 40 0.866
## 265 Blue 5214.0 1258 23 0.152
## 266 Blue 5207.0 1339 20 0.317
## 267 Blue 9512.0 1007 22 0.114
## 268 Blue 3187.0 1387 33 0.762
## 269 Blue 3353.0 960 18 0.000
## 270 Blue 2290.0 1119 18 0.626
## 271 Blue 5279.0 1642 41 0.211
## 272 Blue 23603.0 1382 31 0.000
## 273 Blue 2601.0 1232 32 0.000
## 274 Blue 6363.0 1542 16 0.162
## 275 Blue 8029.0 1094 32 0.196
## 276 Blue 2410.0 1217 30 0.734
## 277 Blue 3401.0 744 18 0.000
## 278 Blue 2260.0 1614 33 0.446
## 279 Blue 17682.0 1747 31 0.140
## 280 Blue 4206.0 1144 22 0.262
## 281 Silver 34516.0 1575 34 0.042
## 282 Blue 23018.0 1463 24 0.094
## 283 Blue 5556.0 1706 21 0.308
## 284 Blue 6094.0 909 14 0.000
## 285 Blue 2939.0 2434 33 0.680
## 286 Blue 5362.0 1876 41 0.238
## 287 Blue 27126.0 1000 25 0.000
## 288 Blue 3342.0 1139 30 0.753
## 289 Blue 2532.0 799 21 0.877
## 290 Blue 1900.0 1881 45 0.724
## 291 Blue 14546.0 1273 27 0.117
## 292 Blue 2521.0 1328 33 0.638
## 293 Blue 16427.0 1579 36 0.102
## 294 Blue 13068.0 937 28 0.131
## 295 Blue 23218.0 1749 37 0.078
## 296 Blue 3281.0 1424 29 0.255
## 297 Blue 3096.0 2011 41 0.716
## 298 Blue 2052.0 1208 31 0.609
## 299 Blue 1438.3 1259 24 0.405
## 300 Blue 9432.0 1319 26 0.150
## 301 Silver 14938.0 949 27 0.154
## 302 Blue 2221.0 1338 30 0.605
## 303 Blue 5731.0 1554 26 0.275
## 304 Gold 34516.0 1350 32 0.060
## 305 Blue 6985.0 1694 44 0.162
## 306 Blue 24221.0 1678 40 0.070
## 307 Blue 15439.0 2069 43 0.000
## 308 Blue 21637.0 1222 23 0.094
## 309 Blue 14543.0 1536 37 0.000
## 310 Blue 9684.0 1400 31 0.256
## 311 Blue 5007.0 1050 28 0.186
## 312 Blue 1616.0 1389 33 0.648
## 313 Blue 19116.0 1184 29 0.000
## 314 Blue 2759.0 2093 42 0.806
## 315 Blue 8249.0 678 11 0.167
## 316 Blue 14041.0 1467 29 0.153
## 317 Blue 5264.0 1219 27 0.412
## 318 Blue 2420.0 1730 36 0.790
## 319 Blue 2826.0 1025 28 0.732
## 320 Blue 12518.0 1165 33 0.123
## 321 Blue 5876.0 2133 55 0.221
## 322 Silver 34516.0 1122 13 0.000
## 323 Blue 9648.0 1083 22 0.200
## 324 Silver 34516.0 1234 23 0.063
## 325 Blue 3025.0 1277 23 0.785
## 326 Blue 3265.0 1843 35 0.771
## 327 Blue 6041.0 1747 49 0.224
## 328 Blue 2293.0 1166 22 0.795
## 329 Blue 13399.0 1326 31 0.187
## 330 Blue 4317.0 1619 36 0.583
## 331 Blue 3378.0 1285 16 0.316
## 332 Blue 5012.0 1142 28 0.447
## 333 Blue 2569.0 1190 46 0.625
## 334 Blue 3471.0 1052 24 0.514
## 335 Silver 34516.0 1628 38 0.049
## 336 Blue 3312.0 1740 32 0.557
## 337 Blue 2578.0 1378 29 0.955
## 338 Blue 2902.0 996 26 0.867
## 339 Blue 2742.0 1389 32 0.846
## 340 Blue 2077.0 1365 38 0.756
## 341 Blue 6265.0 1715 43 0.310
## 342 Blue 7819.0 1582 25 0.200
## 343 Blue 2731.0 1220 22 0.620
## 344 Blue 1438.3 715 13 0.373
## 345 Blue 16286.0 2552 49 0.105
## 346 Blue 34516.0 1106 31 0.000
## 347 Blue 2609.0 1731 34 0.935
## 348 Blue 7567.0 1435 32 0.155
## 349 Blue 22770.0 1882 38 0.111
## 350 Blue 3791.0 2058 34 0.435
## 351 Blue 2702.0 1658 32 0.932
## 352 Blue 2555.0 1334 32 0.829
## 353 Blue 2355.0 1441 29 0.463
## 354 Blue 5332.0 1371 39 0.000
## 355 Blue 1443.0 1991 38 0.953
## 356 Blue 10741.0 1278 22 0.070
## 357 Blue 7984.0 1734 39 0.188
## 358 Blue 18584.0 1330 34 0.135
## 359 Blue 5585.0 1787 31 0.262
## 360 Blue 34516.0 1672 32 0.063
## 361 Blue 1438.3 1439 41 0.000
## 362 Blue 2478.0 1558 31 0.820
## 363 Blue 34516.0 1795 47 0.066
## 364 Blue 2339.0 893 22 0.616
## 365 Blue 2726.0 1099 27 0.000
## 366 Blue 14881.0 1408 23 0.057
## 367 Blue 1628.0 1893 15 0.595
## 368 Blue 3156.0 1151 31 0.521
## 369 Blue 4745.0 1519 31 0.268
## 370 Blue 19727.0 1245 25 0.090
## 371 Blue 22720.0 1102 27 0.035
## 372 Blue 8129.0 1402 33 0.221
## 373 Blue 3751.0 1060 30 0.405
## 374 Blue 1594.0 1459 35 0.885
## 375 Blue 2569.0 1456 39 0.546
## 376 Blue 18206.0 1439 48 0.087
## 377 Blue 3104.0 1353 24 0.569
## 378 Blue 2406.0 1173 32 0.648
## 379 Blue 24571.0 1746 28 0.080
## 380 Gold 15534.0 1279 28 0.047
## 381 Silver 12301.0 1307 29 0.183
## 382 Blue 2846.0 1473 37 0.639
## 383 Blue 9788.0 1805 37 0.183
## 384 Blue 7231.0 1421 23 0.329
## 385 Blue 2324.0 1272 37 0.678
## 386 Blue 12208.0 1409 34 0.162
## 387 Blue 5639.0 647 15 0.274
## 388 Blue 10021.0 1275 25 0.161
## 389 Blue 2215.0 1270 27 0.865
## 390 Blue 2027.0 1702 37 0.730
## 391 Blue 6363.0 1256 26 0.183
## 392 Blue 3920.0 3178 53 0.512
## 393 Blue 9226.0 1626 29 0.134
## 394 Blue 9376.0 1562 33 0.137
## 395 Blue 1944.0 1960 57 0.692
## 396 Blue 9599.0 1154 38 0.162
## 397 Silver 28202.0 1629 38 0.030
## 398 Blue 24850.0 1226 25 0.067
## 399 Blue 3805.0 1743 27 0.587
## 400 Blue 2733.0 1139 39 0.478
## 401 Blue 12781.0 1073 21 0.098
## 402 Blue 3106.0 683 17 0.361
## 403 Blue 7477.0 1159 32 0.000
## 404 Blue 34516.0 1859 47 0.060
## 405 Blue 29963.0 1205 28 0.070
## 406 Blue 6509.0 1409 37 0.312
## 407 Blue 13450.0 1000 18 0.000
## 408 Silver 27000.0 1209 39 0.000
## 409 Silver 34516.0 1366 25 0.036
## 410 Blue 6347.0 1161 44 0.000
## 411 Blue 3106.0 1512 38 0.539
## 412 Blue 2536.0 1750 35 0.360
## 413 Blue 13048.0 1170 24 0.150
## 414 Blue 2453.0 2218 50 0.395
## 415 Silver 16138.0 1198 33 0.077
## 416 Blue 8077.0 1329 26 0.243
## 417 Blue 1929.0 857 36 0.867
## 418 Blue 3127.0 1470 30 0.805
## 419 Blue 8645.0 1435 25 0.168
## 420 Blue 1438.3 1093 22 0.000
## 421 Blue 2185.0 715 20 0.000
## 422 Blue 24487.0 1512 42 0.103
## 423 Blue 2567.0 2399 43 0.000
## 424 Blue 4131.0 906 22 0.190
## 425 Silver 10790.0 1052 16 0.179
## 426 Blue 6884.0 975 11 0.145
## 427 Blue 13961.0 783 20 0.093
## 428 Blue 29801.0 990 21 0.064
## 429 Blue 13219.0 1097 24 0.000
## 430 Blue 2536.0 901 35 0.000
## 431 Blue 9478.0 1327 41 0.087
## 432 Blue 3502.0 1814 31 0.529
## 433 Blue 10509.0 1365 34 0.227
## 434 Blue 1491.0 1058 34 0.000
## 435 Blue 9734.0 1476 38 0.000
## 436 Blue 2305.0 1230 36 0.706
## 437 Blue 14241.0 1581 44 0.146
## 438 Blue 4789.0 1534 29 0.262
## 439 Blue 23138.0 1612 39 0.075
## 440 Blue 23008.0 1302 36 0.099
## 441 Blue 3131.0 1439 40 0.804
## 442 Blue 5798.0 1724 45 0.309
## 443 Blue 6880.0 1784 35 0.202
## 444 Platinum 34516.0 1156 29 0.044
## 445 Blue 2075.0 2556 49 0.708
## 446 Blue 4589.0 1590 37 0.000
## 447 Blue 2317.0 884 19 0.000
## 448 Blue 1981.0 973 25 0.766
## 449 Blue 6038.0 1447 30 0.000
## 450 Blue 14910.0 1150 26 0.059
## 451 Blue 29659.0 1193 21 0.039
## 452 Blue 4320.0 706 21 0.000
## 453 Blue 11213.0 1257 23 0.000
## 454 Blue 26181.0 1303 35 0.000
## 455 Blue 5773.0 1306 39 0.000
## 456 Blue 4503.0 748 20 0.000
## 457 Blue 29770.0 1774 42 0.053
## 458 Blue 5014.0 1209 25 0.381
## 459 Blue 3445.0 1074 31 0.312
## 460 Blue 23412.0 1786 50 0.046
## 461 Blue 3044.0 1456 36 0.529
## 462 Blue 14596.0 1300 25 0.150
## 463 Blue 3864.0 1470 42 0.428
## 464 Blue 17030.0 715 25 0.112
## 465 Blue 23090.0 1198 24 0.036
## 466 Blue 29205.0 1556 43 0.041
## 467 Blue 14035.0 1606 30 0.147
## 468 Blue 2962.0 929 31 0.850
## 469 Blue 18578.0 1606 54 0.075
## 470 Blue 2201.0 1199 32 0.517
## 471 Blue 2061.0 2400 60 0.720
## 472 Blue 24602.0 1337 44 0.067
## 473 Blue 15911.0 1270 33 0.056
## 474 Blue 16867.0 654 14 0.000
## 475 Blue 2783.0 1909 54 0.548
## 476 Blue 2972.0 922 25 0.000
## 477 Blue 5124.0 1158 42 0.436
## 478 Blue 2880.0 1323 26 0.820
## 479 Blue 5579.0 1025 35 0.000
## 480 Blue 12010.0 1700 35 0.179
## 481 Blue 34516.0 1628 51 0.046
## 482 Blue 4394.0 1377 32 0.201
## 483 Blue 18325.0 1517 33 0.039
## 484 Blue 3773.0 1528 25 0.523
## 485 Blue 21684.0 1329 24 0.081
## 486 Blue 1919.0 1505 33 0.403
## 487 Blue 9995.0 1172 38 0.171
## 488 Blue 11910.0 1646 39 0.176
## 489 Blue 2279.0 1693 32 0.671
## 490 Blue 3539.0 1336 23 0.000
## 491 Blue 30579.0 1289 19 0.044
## 492 Blue 24480.0 1416 32 0.079
## 493 Blue 17561.0 1608 33 0.000
## 494 Blue 1638.0 1885 51 0.000
## 495 Blue 2947.0 1744 53 0.752
## 496 Blue 5738.0 1922 48 0.194
## 497 Blue 33304.0 1448 29 0.055
## 498 Blue 7251.0 1300 36 0.221
## 499 Blue 2885.0 1366 31 0.657
## 500 Blue 2641.0 1439 39 0.476
## 501 Blue 2801.0 1241 46 0.729
## 502 Blue 16794.0 1917 33 0.048
## 503 Blue 9336.0 1391 39 0.179
## 504 Blue 2763.0 1246 31 0.911
## 505 Blue 17391.0 1248 27 0.060
## 506 Blue 3198.0 1936 44 0.780
## 507 Blue 5100.0 2375 63 0.350
## 508 Blue 3955.0 1238 25 0.636
## 509 Blue 3140.0 1626 41 0.632
## 510 Blue 4028.0 791 22 0.176
## 511 Blue 2264.0 1204 28 0.000
## 512 Blue 21620.0 1300 33 0.093
## 513 Blue 6385.0 1612 47 0.240
## 514 Blue 2375.0 1071 28 0.698
## 515 Blue 1963.0 1378 37 0.877
## 516 Blue 4256.0 1100 29 0.255
## 517 Blue 5097.0 2052 45 0.226
## 518 Blue 3228.0 1349 33 0.780
## 519 Silver 20231.0 1215 36 0.048
## 520 Blue 27512.0 1149 25 0.078
## 521 Blue 1929.0 2354 50 0.798
## 522 Blue 2585.0 2644 40 0.781
## 523 Blue 12151.0 918 14 0.148
## 524 Gold 34516.0 1362 31 0.061
## 525 Blue 34516.0 1222 37 0.029
## 526 Blue 5504.0 1364 32 0.000
## 527 Blue 10021.0 1463 40 0.120
## 528 Blue 3558.0 1631 31 0.651
## 529 Silver 19853.0 1878 55 0.076
## 530 Blue 4969.0 1489 32 0.169
## 531 Blue 3117.0 1437 37 0.514
## 532 Blue 21526.0 1313 37 0.108
## 533 Blue 5504.0 1290 38 0.257
## 534 Blue 5512.0 1975 49 0.204
## 535 Blue 1438.3 807 22 0.000
## 536 Blue 7262.0 1438 28 0.202
## 537 Blue 7319.0 1233 29 0.231
## 538 Blue 1438.3 709 27 0.000
## 539 Blue 7712.0 1597 39 0.180
## 540 Blue 2053.0 1283 28 0.000
## 541 Blue 12804.0 1101 37 0.197
## 542 Blue 26443.0 1593 36 0.061
## 543 Blue 3125.0 1631 46 0.617
## 544 Blue 4930.0 2194 53 0.458
## 545 Blue 9476.0 1128 27 0.000
## 546 Blue 11722.0 1497 35 0.142
## 547 Blue 13301.0 1385 50 0.000
## 548 Blue 1438.3 1449 27 0.000
## 549 Blue 1438.3 974 28 0.000
## 550 Blue 6705.0 731 18 0.000
## 551 Blue 22718.0 1191 37 0.000
## 552 Gold 23981.0 1421 34 0.075
## 553 Blue 2318.0 1256 35 0.436
## 554 Blue 19324.0 1744 50 0.054
## 555 Blue 5331.0 1766 39 0.374
## 556 Blue 15700.0 2229 48 0.081
## 557 Blue 17625.0 1773 39 0.051
## 558 Blue 17438.0 1860 37 0.000
## 559 Blue 1962.0 1179 27 0.000
## 560 Blue 8077.0 906 16 0.000
## 561 Blue 3290.0 2781 54 0.491
## 562 Blue 2402.0 1650 53 0.719
## 563 Blue 9256.0 1446 37 0.216
## 564 Blue 3674.0 1703 48 0.244
## 565 Blue 6462.0 761 17 0.000
## 566 Blue 1638.0 1536 44 0.000
## 567 Blue 4335.0 1373 36 0.572
## 568 Blue 3233.0 1256 29 0.320
## 569 Blue 11862.0 643 16 0.212
## 570 Silver 34516.0 1215 45 0.056
## 571 Blue 19802.0 2244 58 0.099
## 572 Blue 24869.0 1409 36 0.070
## 573 Blue 3624.0 1469 23 0.545
## 574 Blue 6175.0 1847 59 0.155
## 575 Blue 10953.0 1277 29 0.178
## 576 Blue 11338.0 1227 24 0.000
## 577 Blue 5544.0 1336 38 0.214
## 578 Blue 19665.0 1110 58 0.036
## 579 Blue 2927.0 1474 26 0.482
## 580 Blue 5146.0 1955 44 0.314
## 581 Blue 1704.0 660 17 0.000
## 582 Blue 1438.3 888 18 0.000
## 583 Blue 2974.0 1785 45 0.393
## 584 Blue 5472.0 705 14 0.144
## 585 Blue 2736.0 1211 25 0.666
## 586 Blue 1438.3 1391 40 0.599
## 587 Blue 5406.0 1407 29 0.330
## 588 Blue 34516.0 1616 50 0.063
## 589 Blue 1976.0 1498 43 0.663
## 590 Blue 8714.0 1536 38 0.258
## 591 Blue 8693.0 1594 45 0.159
## 592 Blue 9247.0 1190 30 0.077
## 593 Blue 7717.0 1248 37 0.185
## 594 Blue 4908.0 827 21 0.000
## 595 Blue 7222.0 920 18 0.000
## 596 Blue 21740.0 1755 54 0.000
## 597 Blue 2323.0 804 15 0.000
## 598 Blue 7788.0 1196 30 0.000
## 599 Blue 1438.3 850 22 0.251
## 600 Blue 23700.0 1644 28 0.055
## 601 Blue 11710.0 1749 50 0.059
## 602 Blue 2278.0 2307 45 0.371
## 603 Blue 4048.0 1757 45 0.275
## 604 Blue 3663.0 1826 35 0.506
## 605 Blue 1438.3 799 17 0.000
## 606 Blue 3518.0 2121 60 0.448
## 607 Blue 1717.0 1468 29 0.000
## 608 Blue 16813.0 1482 46 0.070
## 609 Blue 16434.0 1726 37 0.128
## 610 Blue 21872.0 1806 31 0.051
## 611 Blue 15897.0 1405 43 0.090
## 612 Blue 4271.0 2052 50 0.269
## 613 Blue 7361.0 1175 34 0.178
## 614 Blue 1438.3 1786 37 0.333
## 615 Blue 8628.0 1675 58 0.125
## 616 Blue 18750.0 1200 36 0.091
## 617 Blue 21242.0 1283 37 0.039
## 618 Blue 2961.0 1937 57 0.530
## 619 Blue 11327.0 2033 38 0.135
## 620 Blue 8308.0 1915 37 0.303
## 621 Blue 3249.0 1988 36 0.682
## 622 Blue 2981.0 1648 30 0.456
## 623 Blue 8829.0 1902 45 0.102
## 624 Blue 3714.0 1454 35 0.584
## 625 Blue 7340.0 838 24 0.000
## 626 Blue 16952.0 1918 61 0.000
## 627 Blue 20865.0 837 25 0.000
## 628 Blue 3083.0 4311 78 0.337
## 629 Blue 10584.0 1567 33 0.146
## 630 Blue 2240.0 1905 39 0.000
## 631 Blue 12240.0 1422 26 0.128
## 632 Blue 5120.0 1680 32 0.000
## 633 Blue 3124.0 1652 41 0.510
## 634 Silver 11261.0 1158 26 0.221
## 635 Blue 2468.0 1797 46 0.819
## 636 Blue 22157.0 1911 55 0.061
## 637 Blue 11477.0 1260 27 0.000
## 638 Blue 3933.0 1489 45 0.217
## 639 Blue 8022.0 1794 31 0.171