本篇文章将会介绍用Python分析银行定期存款产品目标客户的确定详细建模细节，业务框架分析以及模型的选择与评估分析参见上一篇文章：
银行定期存款产品目标客户的确定——基于逻辑回归（建模前分析）
1.导入各种模块并读取数据：
2.数据预处理：
维规约：在之前的分析中基于业务知识最终选定了8个协变量，1个目标变量，5072个样本用于分析，分别是：
Age：年龄；job：工作类型（行政人员，管理人员，保姆，企业家，学生，蓝领，个体户，技师，退休，服务人员，失业，未知）；marital：婚姻状况（已婚，离婚，单身）；education：教育水平（初等，中等，高等，未知）；default：信用违约（是，否）；balance:平均年收支余额；housing：住房贷款（是，否）；loan：个人贷款（是，否）；response：客户是否投资定期存款（是，否）。
经分析发现数据没有重复，现处理缺失值和异常值，用可视化技术进行探索性分析（此处连续变量只有两个）：
可以看出对于变量age不存在异常值，对于变量balance有少数异常值，而这样的异常值是有价值的，将这两个异常值取出另存，不能删除。
