为给定的一组数据，设计一个可以将其分类的机器学习模型。
一个数据集，包含以下特征数据：年龄、性别、教育程度、婚姻状况、收入水平、是否有子女、是否购买了产品。
为了设计一个可以将给定数据进行分类的机器学习模型，需要先确定目标任务和算法类型。假设目标任务是二元分类（购买/不购买），则可以使用逻辑回归、支持向量机等算法来构建模型。在构建模型前需要进行数据预处理，包括缺失值填充、特征归一化等步骤。接着进行特征选择，选择对目标变量有显著影响的特征。最后，进行模型训练和测试，评估模型的性能指标，如准确率、召回率等。