JDATA19报告分析了用户在特定品类下对店铺的购买行为预测。-ITADN社区

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本报告探讨了如何通过分析用户数据来预测其在特定品类店铺中的购物行为。研究利用大数据技术深入挖掘消费者偏好和模式，为电商平台提供精准营销策略建议。 jdata2019top20的总结内容丰富实用，可以学到很多知识。

《2019 JDATA 用户对品类下店铺的购买预测数据——京东用户行为分析数据集》

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本数据集包含京东平台用户在特定品类下的购物行为记录，旨在通过历史订单信息预测用户未来对该品类内各店铺的购买倾向。适合用于深入研究电商领域的用户偏好及消费模式。 2019JDATA-用户对品类下店铺的购买预测数据涉及分析京东用户行为的数据集《用户购买时间预测》。

客户购买预测：招商消费金融场景下的用户行为分析方案 34版

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本方案聚焦于招商消费金融业务中，通过深入剖析用户的交易记录、信用评估等数据，运用先进的统计模型与机器学习算法，实现精准的客户购买预测及个性化推荐服务。旨在优化用户体验，提升营销效率和客户满意度。在招商消费金融场景下的用户购买预测竞赛中的34th方案取得了线上成绩0.8603的好结果。该方案的思路是将特征拆分为两个子群：第一个子群以统计特征为主，第二个子群则基于对业务的理解来创建相关特征。为了使这两个子群的表现都足够优秀，我们使用了Level1点击分布作为公共特征。模型采用了LGB和XGB双模型，并通过rank加权融合的方式进行优化。后续还将更新数据可视化方案，希望能为开源环境贡献一份力量。此处省略了一些对log数据的处理代码，包括点击日期、星期几、小时、分钟以及下一次点击间隔等基本处理步骤。

Python 预测天猫用户的重复购买行为.zip

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本项目通过分析用户在天猫平台的历史购物数据，运用Python进行建模预测用户是否会再次购买商品，旨在帮助企业提高客户忠诚度。商家有时会在特定日期如Boxing Day、黑色星期五或双十一（11月11日）开展大型促销活动以吸引消费者。然而，许多被吸引来的买家往往是只买一次的顾客，这些促销活动可能对销售业绩的增长没有长远的帮助。因此，为了识别出哪些新客户有可能成为回头客并增加商家的投资回报率（Return on Investment, ROI），需要解决这一问题。在线投放广告时精准定位新客户的难度众所周知，但利用天猫长期积累的用户行为日志数据或许可以找到解决方案。我们提供了“双十一”期间购买特定产品的新消费者信息以及相关商家的信息。你需要预测这些新客户在未来6个月内再次购买的可能性。 **数据说明：** 提供的数据集包括了在双十一活动期间产生的相关信息和记录，旨在帮助识别哪些新顾客有可能成为忠实的回头客。

天猫用户的重复购买行为预测分析（含代码和数据）

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本研究探讨了如何通过数据分析预测天猫用户重复购买行为的方法，并提供了相关代码及数据集以供参考学习。目前提供的项目数据包括双十一及过去6个月内用户的日志信息，用于预测未来6个月内用户是否会在同一商铺重复购买商品。该项目旨在根据用户与商家在双11之前六个月的交互记录以及双11期间的互动情况，来预测新买家在未来六个月内是否会再次从同一家店铺进行购物。结合天猫平台当前销售数据的情况，可以实现以下目标： - 对收集到的数据进行基本处理； - 根据用户的购买行为提取相关特征，并以此判断用户未来是否会出现重复购买的行为； - 使用提取的用户行为特征训练合适的分类模型来预测用户是否会再次从同一商家处购物； - 利用上述模型对天猫平台上的用户重复购买率做出预测。

用户购买预测在消费金融场景中的数据集分析

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本研究聚焦于通过数据分析技术提升用户购买行为预测精度，特别探讨其在消费金融市场中的应用价值与实践策略。掌上生活APP是招商银行于2010年推出的手机客户端应用软件，旨在全面升级信用卡的使用体验。当前6.0版本的掌上生活APP提供了包括手机商城、饭票影票服务、在线客服支持、基金理财功能、办卡开卡流程以及额度管理在内的全方位金融服务，并实现了LBS查询和远程支付等便捷特性，从而满足并提升了持卡人对金融及日常生活的消费需求。招商银行信用卡在不断拓展业务与场景的同时，也希望通过数据积累和数据分析来捕捉用户的价值信息和消费偏好。利用客户个人属性、信用卡交易记录以及部分客户一个月内使用掌上生活APP的操作行为日志，设计合理的特征工程与模型算法方案以预测客户在未来一周是否会在该应用中购买优惠券（包括饭票、影票等）。为了保护客户的隐私安全，其个人信息和消费数据被脱敏并标准化处理为V1,V2,…,V30的数值型属性。此外，客户端行为日志中的部分字段也进行了加密处理以确保用户信息安全。

银行个人贷款推广分类项目：预测客户购买意愿

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本项目聚焦于通过数据分析与模型构建，精准预测银行个人贷款客户的购买意愿，助力优化营销策略及资源配置。在这个项目中，我们将解决一个关于个人贷款分类的问题。Thera-Bank的大部分客户都是存款人。同时也是借款人（资产客户）的客户数量相当少，银行有兴趣快速扩大这一客户群体，通过贷款利息来增加收入。特别是，管理层希望寻找方法将其负债客户转化为零售贷款客户，同时保持他们作为存款人的身份。去年银行针对存款客户进行的一项活动显示了超过9.6%的成功转化率。这促使零售营销部门开发更好的目标营销活动以提高成功率并减少预算开支。该部门希望能够建立一个分类器来帮助识别更有可能购买贷款的潜在客户。

银行市场营销中的数据挖掘：通过代码预测客户对定期存款的购买行为

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本研究探讨了运用数据挖掘技术于银行业营销领域，尤其关注如何利用编程手段分析和预测客户的定期存款购买倾向。针对UCI银行市场营销数据构建分类模型的全部代码包含非常详细的注释。这些数据与葡萄牙银行机构的直销活动有关，营销活动基于电话呼叫进行，并且通常需要对同一客户多次联系以确定是否订阅了产品（即银行定期存款）。有两个数据集：1）bank-full.csv 包含所有示例并按日期排序（从2008年5月到2010年11月）。 2）bank.csv 包含约10%的样本，是从 bank-full.csv 中随机抽取的。提供较小的数据集以测试计算要求较高的机器学习算法（例如支持向量机SVM）。分类目标是预测客户是否会订阅定期存款（变量y）。这些数据在论文《使用数据挖掘进行银行直销：CRISP-DM方法的应用》中进行了描述和分析，该文由S. Moro, R. Laureano 和 P. Cortez 撰写，并收录于EUROSIS出版的欧洲模拟与建模会议 - ESM2011论文集中。

【机器学习之聚类】网购用户购买意向分析

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本项目运用机器学习中的聚类算法，对大量网购用户的购物行为数据进行分析，旨在识别并分类具有相似购买偏好的用户群体，从而帮助企业更精准地定位市场细分，优化营销策略。基于数据集online_shoppers_intention进行网购人群购买意图的聚类情况分析。该过程包括数据预处理、将分类数据转换为数值数据，并使用one-hot编码方法对原始数据进行处理，最后通过轮廓系数法（Silhouette Coefficient）评估不同聚类算法的效果。轮廓系数值范围在[-1, 1]之间，接近于1表示内聚度和分离度都较好。具体来说，在该分析中分别采用了K-means、层次聚类以及DBSCAN三种不同的聚类方法，并将n值设为2以准确判断各模型的聚类效果。

店铺营销数据报告案例分析

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本报告深入剖析了多个店铺在特定时间段内的营销策略及执行效果，通过详实的数据展示和案例研究，为商家提供切实可行的优化建议。通过使用RFM模型分析天猫店铺的营销情况，并据此定位促销名单，可以有效提升市场营销策略的效果。这种方法可以帮助商家更好地理解消费者的行为模式，从而制定更有针对性的推广活动。

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