# [ai-academy] Предсказание возрастной группы — Data

来源：https://www.kaggle.com/competitions/clients-age-group/data

本地 Meta Kaggle 快照；不是本次实时页面。

# Dataset Description

<p>Для решения задачи участникам предоставлена информация о транзакциях клиентов банка, объемом около 20 000 000 записей. </p>

<p> Каждая запись описывает одну банковскую транзакцию. Для каждого из ≈6 000 тестовых id, участникам нужно с помощью обученной модели предсказать, в какую из возрастных групп попадает клиент. </p>

<p>Были подготовлены два набора данных:</p>

<ul>
<li><strong> Обучающий transactions_train.csv</strong> -  котором для каждой транзакции известна дата, сумма, тип и id клиента; </li>
<li><strong>Tестовый transactions_test.csv, содержащий те же поля</strong> </li>
<ul>
<li><strong>сlient_id</strong> - уникальный номер клиента;</li>
<li><strong>trans_date</strong> – дата транзакции (представляет из себя просто номер дня в хронологическом порядке, начиная от заданной даты);</li>
<li><strong>small_group</strong>  – группа транзакций, характеризующих тип транзакции (например, продуктовые магазины, одежда, заправки, детские товары и т.п.);</li>
<li><strong>amount_rur </strong> – сумма транзакции.</li>
</ul>
</ul>
<p>
На базе данных файлов можно строить различные признаки, которые характеризуют возрастные группы.
Целевая переменная для обучающего датасета находится в файле train_target.csv. В нем содержится информация о Клиенте и метка возрастной группы, к которой он относится:</p>
<ul>
<li><strong>client_id </strong>– уникальный номер клиента (соответствует client_id из файла transactions_train.csv);</li>
<li><strong>bins</strong> – метка возраста. В файлe test.csv тебе необходимо предсказать для указанных client_id соответствующую метку группы возраста.</li>
</ul>
Участникам также предоставлен информационный файл small_group_description.csv, который содержит расшифровку типов транзакций. А так же Baseline.ipynb который примерно решает поставленную задачу.