From 46f0cb8575805572e4f5bccfce32ee7f85c04b15 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: mixowo <mixowo@hotmail.com>
Date: Wed, 13 May 2020 23:27:00 +0200
Subject: [PATCH] usuniete zbedne pliki + dodanie opisu zbioru danych do
 report.rmd

---
 docs/report1.Rmd | 64 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 64 insertions(+)

diff --git a/docs/report1.Rmd b/docs/report1.Rmd
index f0938a3..f909c83 100644
--- a/docs/report1.Rmd
+++ b/docs/report1.Rmd
@@ -11,3 +11,67 @@ Rozważania na temat "customer churn", czyli zakończenie współpracy klienta z
 Kolejnym argumentem potwierdzającym znaczenie badania jest ryzyko powielającej się zależności, która powoduje długotrwałą strate klientów, której przedsiębiorstwo mogłoby uniknąć, analizując zachowania oraz cechy klientów w grupie ryzyka.
 
 W ninejszym raporcie zbadamy, jakie czynniki wpływają na decyzję klienta w przyadku zmiany banku. Skupimy się na czynnikach ekonomicznych, ale również aspektach psychofizycznych, które będą znacząco wpływać na wynik badanego przez nas zagadnienia.
+
+OPIS ZBIORU DANYCH
+
+Dane, które wykorzystamy do naszej analizy pochodzą ze strony kaggle.com, która zrzesza naukowców z wielu dziedzin. Dane zostały pobrane od 10 000 klientów jednego banku w celu zbadania zależności pomiędzy pewnymi ich cechami, a decyzjami o opuszczeniu banku.
+
+Zmienną decyzyjną jest zmienna \textit{EXIT} typu Factor, która przyjmuje wartość:
+
+$\Rightarrow$ *1*, jeżeli klient opuścił bank
+
+$\Rightarrow$ *0*, jeżeli klient pozostał w banku
+
+Do zbioru zmiennych objaśniających będziemy używać 11 zmiennych, które pozwalają nam na dogłębną analizę interesującego nas tematu. Mamy zarówno zmienne, które pozwalają nam na zebranie podstawowych informacji na temat osób ankietowanych (wiek, płeć, kraj pochodzenia) ale również informacje typu "czy klient posiada kartę kredytową", "ilość posiadanych pieniędzy".
+
+Zmienne, które wybraliśmy zostały dobrane na podstawie ówcześnie wykonanej analizy dostępnych materiałów i własnych przypuszczeń odnośnie czynników, które rzeczywiście mają realny wpływ na badane zjawisko.\newline
+
+   \textit{Geography} - miejsce pochodzenia osoby ankietowanej, możliwe wartości to:\newline 
+  
+  $\Rightarrow$ France - jeśli osoba pochodzi z Francji
+  
+  $\Rightarrow$ Germany - jeśli osoba pochodzi z Niemiec
+  
+  $\Rightarrow$ Spain - jeśli osoba pochodzi z Hiszpanii\newline
+  
+  
+  \textit{Gender} - płeć opisana zmienną binarną, która przyjmuje wartości:\newline
+  
+  
+  $\Rightarrow$ 1 - jeśli osoba jest mężczyzną
+  
+  $\Rightarrow$ 0 - jeśli osoba jest kobietą\newline
+  
+  
+  \textit{HasCrCard} - czy osoba posiada kartę kredytową\newline
+  
+  
+  $\Rightarrow$ 1 - posiada kartę kredytową
+  
+  $\Rightarrow$ 0 - nie posiada karty kredytowej\newline
+  
+  
+  \textit{IsActiveMember} - zmienna binarna, mówiąca czy klient jest aktywnym uczestnikiem banku, przyjmująca wartości:\newline
+  
+  
+  $\Rightarrow$ 1 - jeżeli jeset aktywnym uczestnikiem
+  
+  $\Rightarrow$ 0 - jeżeli nie jest aktywnym uczestnikiem\newline
+  
+  
+  \textit{Age} - zmienna numeryczna określająca wiek klientów\newline
+  
+  
+  \textit{Balance} - zmienna ciągła określająca ilość pieniędzy na koncie klienta\newline
+  
+  
+  \textit{CreditScore} - zmienna ciągła określająca ilość punktów kredytowych klienta\newline
+  
+  
+  \textit{NumOfProducts} - zmienna ciągła określająca ilość produktów bankowych, których używa klient\newline
+  
+  
+  \textit{EstimatedSalary} - zmienna ciągła określająca estymowaną wartość zarobków klienta\newline
+  
+  
+  \textit{Tenure} - zmienna ciągła określająca liczbę lat jaka minęła, odkąd klient dołączył do banku\newline
\ No newline at end of file