【深度之眼】三：分类 —— 算法实战 —— o2o 优惠券使用预测比赛【天池】

原创 已于 2023-02-28 15:25:20 修改 · 576 阅读 · 3 ·
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#o2o 优惠券使用预测比赛

于 2023-01-01 17:05:26 首次发布
本文介绍了天池o2o优惠券使用预测比赛的项目，提供了SGDClassifier、DecisionTree、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机和AdaBoost等算法的代码实现，以及进阶源代码和数据集的下载链接。
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天池O2O优惠券使用预测比赛--总结
往者不可谏，来者犹可追
05-24 8254
1.        赛题简介  以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费是O2O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。 本次大赛为参赛选手提供了O2O场景相关的丰富数据，希望参赛选手通过分析
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
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.时间特征（日期，时间差等） 从用户画像的角度来看，统计特征和组合特征，主要分别刻画了用户，商家，优惠券的行为，比如，用户领券次数，商家的热度，优惠券的流行度等等。但是，排序特征，更多地从时间角度，和用户心理角度去考虑。比如说，距离领券时间越近，消费的欲望越强，因为如果领取了优惠券而迟迟没有消费，可能用户本身也忘记了这张优惠券的存在。同时，还有对距离的排序，线下商家与用户的距离越近，肯定要比远的商家消费的概率要大的。 三、训练模型 主要使用xgboost模型。该模型精度较高，但训练时间较长。
『 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
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 1936
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。
Sklearn：天池新人实战赛o2o优惠券使用预测 part1
あずにゃん梓喵的博客
07-23 1797
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 阿里云官网：天池新人实战赛o2o优惠券使用预测 数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/13OtaUv6j4x8dD7cgD4sL5g提取码：7tze 数据 本赛题提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之...
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O2O优惠券使用预测（含数据集）
02-04
O2O优惠券使用预测是一项结合了线上线下活动的促销模式，旨在通过数据分析和预测算法来提升用户对优惠券的使用率。在电子商务和移动支付日益普及的今天，O2O模式已经成为众多商家吸引顾客的重要手段。通过对用户行为...
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天池o2o优惠券使用预测-数据集
03-29
【标题】"天池o2o优惠券使用预测-数据集"是一个针对在线下线（O2O）优惠券使用情况预测的比赛数据集。这个数据集的目的是帮助参赛者预测哪些用户在接收到优惠券后最有可能去使用它们，从而为商家提供更精准的营销...
基于XGBoost算法的O2O优惠券使用预测系统设计.zip
最新发布
06-03
基于XGBoost算法的O2O优惠券使用预测系统设计.zip
读书笔记：《漫画算法——小灰的算法之旅》笔记源码.zip
07-25
读书笔记：《漫画算法——小灰的算法之旅》笔记源码
天池新人实战赛o2o优惠券使用预测-lingyunmu-数据集
04-01
天池新人实战赛o2o优惠券使用预测-lingyunmu-数据集
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
天池新人赛 O2O优惠券预测数据集-数据集
03-30
暂无描述
天池新人实战赛o2o优惠券使用预测三
masbbx123的博客
12-21 1241
还是继续进行数据分析和思考：data = pd.read_csv('ccf_offline_stage1_train.csv') d1 = data['Merchant_id'] print(d1.value_counts())输出排名前列和后列的商户ID： 3381 142190 450 73866 5341 66747 760 60280 2934
天池实战赛o2o优惠券使用预测-实战学习
heda3的博客
10-03 767
赛题的比赛背景： 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...
天池新人实战赛o2o优惠券使用预测一
masbbx123的博客
12-20 3650
1 首先注册天池帐号（可以使用支付宝直接登录） 2 选择学习->算法入门赛 3 选择：天池新人实战赛o2o优惠券使用预测，选择报名： 4 阅读参赛的说明 5 下载比赛数据： 6 按照我的理解：     ccf_offline_stage1_train.csv  对应的是Table1     ccf_online_stage1_train.csv  对应的是Tabl
天池新人实战赛 O2O 优惠券使用预测教程
爱好技术的小老头
12-26 2557
在当今数字化的商业时代，O2O（Online to Offline）模式蓬勃发展，线上线下的融合为消费者带来了全新的购物体验，同时也为商家提供了更多的营销机会。其中，优惠券作为一种常用的营销手段，能够有效地吸引顾客、提高复购率以及促进消费增长。然而，如何精准地预测消费者是否会使用优惠券，对于商家来说至关重要，这不仅关系到营销成本的控制，更关乎营销活动的成效。天池新人实战赛中的 O2O 优惠券使用预测项目，就为我们提供了一个深入探索该领域的绝佳机会。
天池新人实战赛o2o优惠券使用预测二
masbbx123的博客
12-21 1569
昨天直接提交的随机数据已经实现了整个提交测试流程，下面开始认真的思考问题了： 首先观察训练数据： data = pd.read_csv('ccf_offline_stage1_train.csv') print(data.head()) print(data.shape[0]) print(data.shape[1]) 最终发现数据有：1754884行 其中有很多Coupon
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