[天池竞赛系列]O2O优惠券使用预测复赛第三名思路

最新推荐文章于 2023-10-08 13:37:17 发布
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#o2o #预测 #天池 #CCF

本团队在O2O优惠券使用预测竞赛中初赛获得第二名，复赛第三名。参考第一名队伍【诗人都藏在水底】的代码进行学习与改进。

本次竞赛初赛获得第二名，复赛第三名

代码参考 第一名队伍

【诗人都藏在水底】的代码：https://github.com/wepe/O2O-Coupon-Usage-Forecast













天池o2o优惠券使用预测（入门）
JhonyLin的博客
04-23 3953
一、前言 近期学习了一下天池中o2o优惠券使用预测的学习赛，主要任务是通过分析建模，精准预测用户是否会在规定时间内使用相应优惠券。这次的参与主要是学习为主，牛刀小试。 二、解决方案 数据分析：对于给定的数据集进行分析处理。 特征工程：挖掘出更具代表性的特征。 模型建立：使用随机梯度下降法进行建模（SGDClassifier） 三、功能实现 1、导入相关的库 #导入常规用的库 import n...
《基于o2o优惠券的客户行为析》
weixin_45638779的博客
05-24 751
《基于o2o优惠券的客户行为析》 此次分析的目的：确定群体并确定群体的行为特征，以此提出能够扩大有效消费群体的建议。 此次分析的步骤：一、确定被分析的主要用户群体；二、分析用户行为；三、提出意见。 一、线下线上数据对比 结论： 线下数据优于线上数据，更适合做用户的行为分析。 报告的数据源主要有线下和线上两部分组成，首先要对比两个渠道的数据。由上如表可知线上用户数量：762858个，线下用户数量：539438个,线下用户数量约为线上用户数量的0.7。 接下来，从数据的质量分析。 由如上图表可知：线上的用
O2O优惠券使用预测.pdf
05-30
随着移动设备的完善和普及，移动互联网+各行各业进入了高速发展阶段，这其中以O2O（Online to Offline）消费最为吸引眼球。据不完全统计，O2O行业估值上亿的创业公司至少有10家，也不乏百亿巨头的身影。O2O行业天然关联数亿消费者，各类APP每天记录了超过百亿条用户行为和位置记录，因而成为大数据科研和 商业化运营的最佳结合点之一。 以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费是的一种重要营销方式。然而随机投放的优惠券对多数用户造成无意义的干扰。对商家而言，滥发的优惠券可能降低品牌声誉，同时造成难以估算营销成本。 个性化投放是提高优惠券核销率的重要技术，它可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠，同时赋予商家更强的营销能力
天池O2O优惠券使用预测
u013385018的专栏
07-24 616
参考文献： 题目简介： https://tianchi.aliyun.com/getStart/information.htm?raceId=231593 https://blog.youkuaiyun.com/ccj_ok/article/details/72675956 美年的待看 https://tianchi.aliyun.com/forum/new_articleDetail.htm...
天池o2o优惠券使用预测比赛数据集-数据集
03-30
空的地方是null，而不是NaN
Sklearn：天池新人实战赛o2o优惠券使用预测 part3
あずにゃん梓喵的博客
07-23 2638
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 新特征工程XGboost_cv调优 In[1]: import pandas as pd import numpy as np from xgboost.sklearn import XGBClassifier import xgboos...
精选资源
天池新人实战赛o2o优惠券使用预测
07-04
构建用户、商家、优惠券特征群，以及用户-商家，用户-优惠券，商家-优惠券 三个交叉特征群。 主要包括以下特征： 1.统计特征（最大/最小/平均值/比率 等） 2.排序特征（各个实体对距离，折扣率等的排序） 3.时间...
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『 天池竞赛』O2O优惠券使用预测思路总结-附件资源
03-05
『 天池竞赛』O2O优惠券使用预测思路总结-附件资源
天池“O2O优惠券使用预测” 挑战赛 数据集 CSV（558518763条记录）【500010054】
10-31
天池“生活大实惠：O2O优惠券使用预测” 挑战赛 O2O优惠券使用预测数据集 CSV（558518763条记录） 本数据集为研究人员提供了O2O场景相关的丰富数据，通过分析建模精准预测用户是否会在规定时间内使用相应优惠券。
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天池新人实战赛o2o优惠券使用预测-数据集
04-01
"天池新人实战赛o2o优惠券使用预测-数据集"是一个面向初学者的比赛项目，旨在帮助新人们提升数据分析和预测模型构建的能力。在这个项目中，参赛者需要利用提供的数据集预测用户是否会使用在线下场景（O2O，Online-to...
天池竞赛o2o优惠券使用预测算法源码（达观杯文本智能处理挑战赛）.zip
03-20
“天池竞赛o2o优惠券使用预测算法源码（达观杯文本智能处理挑战赛）.zip”资源，是针对达观杯文本智能处理挑战赛中关于o2o优惠券使用预测的珍贵学习资料。 该源码围绕o2o优惠券使用预测这一核心任务展开，融合了...
《阿里云天池大赛赛题解析》——O2O优惠卷预测.doc
07-11
《阿里云天池大赛赛题解析》——O2O优惠卷预测.doc
天池大赛O2O新手赛解题思路分享
小白白的博客
08-25 2658
（作者：陈玓玏）
用SQL和tableau做数据分析实战--O2O优惠券线下使用数据分析阿里天池数据集
BiLiBa123的博客
11-29 1866
用SQL和Tableau做一次数据分析
阿里云天池大赛赛题（机器学习）——O2O优惠券预测（完整代码）
全栈O-Jay的博客
08-06 5936
阿里云天池大赛赛题（机器学习）——O2O优惠券预测 完整代码！
阿里云天池实战赛o2o：优惠券使用预测（代码实现）
zero_20220228的博客
02-28 4849
2021年10月底，我个人参与阿里云的天池新人实战赛o2o优惠券使用预测，通过数据挖掘技术使用Python对数据进行预处理，特征提取，并使用集成学习提升决策树模型预测用户未来一段时间使用优惠券购买的概率。...
O2O优惠券使用预测 阿里天池新人实战赛 总结
qq_51866108的博客
10-08 1920
首先对提供的数据进行简单的预处理，接着时间窗口划分法将数据集进行划分和打标，最后进行特征工程处理，即特征提取和模型建立与参数优化，进而完成整个数据的预测。目标：预测投放的优惠券是否核销（使用）实质：分类问题，也就是：是/否消费优惠券首先需要说一说GBDT，它是一种基于boosting增强策略的加法模型，训练的时候采用前向分布算法进行贪婪的学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前 t-1 棵树的预测结果与训练样本真实值的残差。
阿里云天池大数据竞赛——O2O优惠券使用预测（基于XGBoost）（附python Jupter代码）
qq_45805601的博客
07-05 6441
天池新人实战赛o2o优惠券使用预测-天池大赛-阿里云天池
完成天池实战赛o2o优惠券使用预测
最新发布
12-15
天池实战赛O2O优惠券使用预测可按以下步骤实现，以下是详细介绍及示例代码： ### 数据理解 该数据集为O2O场景下的优惠券使用预测任务提供完整学习资源，包含线上与线下两个阶段的训练数据、修订后的测试数据及提交...
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