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主要研究内容如下:(1)研究O2O优惠券使用情况预测的相关技术与方法。研究数据的分析与处理、特征的选择和GBDT、XGboost以及Lightgbm等算法的原理。探讨预测模型的评价指标——AUC值与F1值。(2)针对天池大数据平台提供的消费者行为数据进行数据的...
本文得出的主要结论有:(1)在O2O模式背景下,建立基于用户历史数据分析的优惠券使用预测模型,为O2O优惠券精准投放提供理论依据和数据支持;(2)使用RFPS算法进行特征筛选之后,模型运行时间减少了16%,公测AUC值提升了0.028,在降低模型复杂度的同时提高了模型分类...
O2O优惠券使用预测笔记前言项目介绍数据评价方式赛题分析特征选取模型选取过程及代码总结合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右天池
前阵子因为机器学习训练营的任务安排，需要打一场AI比赛。然后就了解到最近热度很高且非常适合新人入门的一场比赛：天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。今天，红色石头把这场比赛的一些初级理论分析和代码实操分…
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建模，精准预测用户是否会在规间内使用相应优惠券。
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。本文针对线下用户O2O优惠券使用数据进行简单分析。
单模型预测中,各类算法各有所长,通过多模型融合,充分发挥各算法的优势,提升预测效果。3.以上述特征工程和多模型融合方法为核心,设计和实现O2O优惠券个性化投放系统。本文数据来源于天池O2O优惠券使用预测大赛提供的基于口碑用户真实线上线下消费数据
分析O2O优惠券转化客流情况,实现快速精准预测用户是否在规间使用领取的优惠券,不仅能够赋予商家更强的销售能力,帮助商家有效投放优惠券,也可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠。本文基于O2O优惠券转化情况的研究主要包括以下三个方面...
天池o2o优惠券使用预测importos,sys,pickleimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromdatetimeimportdatefromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.model_selectionimportKFold,train_test_split,StratifiedKFold,GridSearchCVfromsklearn.pipelineimportPipelinefrom…
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建模，精准预测用户是否会在规间内使用相应优惠券。1明确目的通过用户在2016年1月1日至2016年6月30日间线上线下优惠券领取和消费行为以及2016年7月线下优惠券领取行为，预测用户在2016年7月线下领取优惠券后15天以内...
主要研究内容如下:(1)研究O2O优惠券使用情况预测的相关技术与方法。研究数据的分析与处理、特征的选择和GBDT、XGboost以及Lightgbm等算法的原理。探讨预测模型的评价指标——AUC值与F1值。(2)针对天池大数据平台提供的消费者行为数据进行数据的...
本文得出的主要结论有:(1)在O2O模式背景下,建立基于用户历史数据分析的优惠券使用预测模型,为O2O优惠券精准投放提供理论依据和数据支持;(2)使用RFPS算法进行特征筛选之后,模型运行时间减少了16%,公测AUC值提升了0.028,在降低模型复杂度的同时提高了模型分类...
O2O优惠券使用预测笔记前言项目介绍数据评价方式赛题分析特征选取模型选取过程及代码总结合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右天池
前阵子因为机器学习训练营的任务安排，需要打一场AI比赛。然后就了解到最近热度很高且非常适合新人入门的一场比赛：天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。今天，红色石头把这场比赛的一些初级理论分析和代码实操分…
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建模，精准预测用户是否会在规间内使用相应优惠券。
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。本文针对线下用户O2O优惠券使用数据进行简单分析。
单模型预测中,各类算法各有所长,通过多模型融合,充分发挥各算法的优势,提升预测效果。3.以上述特征工程和多模型融合方法为核心,设计和实现O2O优惠券个性化投放系统。本文数据来源于天池O2O优惠券使用预测大赛提供的基于口碑用户真实线上线下消费数据
分析O2O优惠券转化客流情况,实现快速精准预测用户是否在规间使用领取的优惠券,不仅能够赋予商家更强的销售能力,帮助商家有效投放优惠券,也可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠。本文基于O2O优惠券转化情况的研究主要包括以下三个方面...
天池o2o优惠券使用预测importos,sys,pickleimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromdatetimeimportdatefromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.model_selectionimportKFold,train_test_split,StratifiedKFold,GridSearchCVfromsklearn.pipelineimportPipelinefrom…
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建模，精准预测用户是否会在规间内使用相应优惠券。1明确目的通过用户在2016年1月1日至2016年6月30日间线上线下优惠券领取和消费行为以及2016年7月线下优惠券领取行为，预测用户在2016年7月线下领取优惠券后15天以内...
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