O2O优惠券

最新推荐文章于 2023-01-31 16:26:22 发布
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博客目标是预测哪个用户在何时领取哪张优惠券，以及该用户在15天内使用该优惠券的概率，聚焦于信息技术领域的数据预测。

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目标：最后预测的就时哪个用户在什么时候领取的那一张优惠券，并在15天内使用的概率

Econe-wei
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数据分析项目五：O2O优惠券分析
Double_Black1213的博客
07-18 1582
seaborn是用来后面画热力图的首先我们观察一下数据，把每一列的含义解释一下：User_id：用户idMerchant_id：商家idCoupon_id：优惠券id（若为空表示无优惠券消费，此时Discount_rate和Date_received字段无意义，后需要验证的）Discount_rate：优惠率，代表满多少减多少，需要规整一下数据Distance：User经常活动的地点离该merchant的最近距离，0表示低于500米，10表示大于5公里。
O2O优惠券使用数据分析
weixin_40848065的博客
08-27 4932
1.项目背景： 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费是O...
O2O优惠券消费
hlang8160的博客
06-03 743
划分测试集、验证集和训练集 (date_received)，领取优惠券日期 领取优惠券日期和使用优惠券日期 测试集 dateset3: 20160701~20160731 (113640),features3 from 20160315~20160630 (off_test) 验证集 dateset2: 20160515~201...
o2o优惠券个人总结
zhu871022697的博客
08-05 980
在看第一名源码的过程中，发现了一个BUG。但是还不敢相信，看了别人的代码才发现。确实有问题，我不太细心没能解决。感谢，还是解决了。 #连接t2和t3两个表，左外连接，保留t3的所有行信息。以用户id,优惠券id为连接键. t3=dataset1[['user_id','coupon_id','date_received']] t3=t3.drop([0]) t3=t3[['user_id','...
O2O优惠券使用预测数据集.rar
09-09
O2O优惠券使用预测数据集 背景描述 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，...
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。
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...
本科毕业设计：基于XGBoost的O2O优惠券使用预测分析系统设计与实现.zip
10-05
【本科毕业设计：基于XGBoost的O2O优惠券使用预测分析系统设计与实现】 在当前数字化的时代，线上到线下（Online-to-Offline, O2O）的商业模式已经成为商家吸引消费者的重要手段，其中优惠券的发放和使用是关键策略...
O2O优惠券线下使用情况数据分析数据
04-01
O2O优惠券线下使用情况数据分析数据
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
O2O优惠券数据集-数据集
03-30
O2O优惠券数据集-数据集
O2O优惠券使用预测赛实战演练:Baseline-数据集
03-31
数据：O2O优惠券使用预测赛实战演练:Baseline
『 天池竞赛』O2O优惠券使用预测思路总结
weixin_30780221的博客
04-14 504
目录 数据与评价方式 解决方案 数据划分 特征工程 算法及模型融合 模型融合 应用 线下评估 回顾 赛题地址：https://tianchi.shuju.aliyun.c...
O2O优惠券数据分析（二）
chaunceyliu30的博客
09-30 1750
写在前面的话 本文中部分数据分析逻辑继承于O2O优惠券数据分析（一），如对文中部分数据处理和分析逻辑有问题，可先阅读前文。本文将主要负责分析线上用户行为及线上和线下共同用户的行为。 数据清理 # 读取线上数据集 online_df=pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/o2o/ccf_online_stage1_train.csv') online_df.head() print('线下消费行为数据{}行'.format(online_df.shape[0]
O2O优惠券复盘（二）
weixin_38966454的博客
05-12 532
回顾：接O2O优惠券预测复盘（一），对模型进行优化 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38966454/article/details/90057156 优化模型 优化模型主要体现在以下几个方面： 特征工程 机器学习算法 模型集成 本文将尝试采取机器学习算法-----决策树模型进行优化 建立决策树模型 使用上面的14个特征 训练集：20160...
O2O优惠券核销-数据分析2.0
twlve的博客
01-31 1781
O2O优惠券数据分析报告完整版-个人练习
天池O2O优惠券比赛总结
weixin_41867765的博客
04-16 2071
一、   赛题简介本赛题的比赛背景：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...
O2O优惠券数据分析（一）
chaunceyliu30的博客
09-30 5140
写在前面的话 本文的数据分析任务是我在几个月前为了准备面试锻炼自己的数据分析思路做的，项目中没有涉及到机器学习建模内容，是一个单纯用数据得出结论的任务。因为准备时间仓促，所以项目里待完善的内容很多。最后机缘巧合也没有去应聘数据分析师的工作，因此想把这个项目分享出来，希望对想准备数据分析面试的读者有所帮助。本文的数据集来自天池中一个O2O优惠券核销率预测的比赛，感兴趣的读者可以自行下载相关数据集。 数据介绍 本文所使用的数据集是关于O2O营销活动优惠券发放的，提供的数据集包括线上和线下两部分。在线下数据
o2o优惠券预测
最新发布
11-14
在O2O优惠券预测中，涉及到预测方法、技术及模型等多方面内容。 ### 预测背景与目标 以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费是O2O的重要营销方式，但随机投放优惠券会对多数用户造成干扰，滥发优惠券可能降低商家...
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