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天猫用户再次购买预测数据集，数据集。

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简介：
天猫平台上的复购用户预测数据集，目前存在缺失 log.csv 数据集以及 test_format1.csv、train_format1.csv 和 user_info_format1.csv 这几个关键文件。

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  • 天猫回购预测-数据集
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    该数据集旨在提供一个全面的视角来分析和预测消费者在天猫平台上的商品回购行为，包含丰富的用户购物历史、评价等信息。适合用于研究消费者行为及电商平台策略优化。 数据来源于天池平台的文件包括：sample_submission.csv、test_format1.csv、train_format1.csv 和 user_info_format1.csv。
     
  • 天猫复购预测的数据集
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    本数据集旨在预测消费者在天猫平台上的重复购买行为，包含用户基本信息、消费记录等多维度数据，助力商家优化营销策略。 天猫复购预测数据集缺少log.csv文件，现有的文件包括test_format1.csv、train_format1.csv和user_info_format1.csv。
     
  • 天猫复购预测的数据集挑战
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    本数据集旨在通过分析用户在天猫平台的历史购物行为，预测其未来的复购倾向，以帮助商家优化营销策略和提升客户忠诚度。 在IT行业中，数据分析与预测模型扮演着至关重要的角色，尤其是在电商领域。以“天猫复购预测之挑战”为例的数据集就展示了这一重要性；它提供了用户是否会在未来再次购买特定商品的详细数据。 首先，我们需要了解这个数据集的基本结构：包含三个文件——`user_info_format1.csv`, `train_format1.csv`, 和 `test_format1.csv`. - **`user_info_format1.csv`** 文件包括了用户的个人信息，如用户ID、年龄、性别和注册时间等。这些信息对于理解用户的购买习惯至关重要。 - **`train_format1.csv`** 是训练数据集，它包含交易记录，例如商品ID、购买日期及数量以及是否复购的信息。通过分析这一部分的数据，我们可以构建机器学习模型（如逻辑回归或随机森林）来识别和预测用户行为模式。 - **`test_format1.csv`** 文件用于测试所建立的模型性能；这类数据集通常缺少“是否复购”的标签信息，需要我们利用训练好的模型进行预测并评估其准确性。 在构建这些机器学习模型时，需要注意以下几点： - 特征工程：基于用户基础信息（如购物频率、最近购买时间等），可以创建新的特征以提高模型的精确度。 - 时间序列分析：考虑将用户的购买行为视为一个随时间变化的过程，并据此发现潜在的趋势或周期性模式。 - 处理类别不平衡问题：复购预测通常涉及不均衡的数据集（即，未复购用户远多于已复购用户）。因此，需要应用过采样、欠采样或者SMOTE等技术来平衡数据集。 - 模型评估与调优：通过使用诸如AUC-ROC曲线和F1分数等指标来衡量模型性能，并调整参数以优化结果。 - 集成方法的应用：采用Bagging或Boosting等多种集成策略，可以进一步提升预测准确度。 总之，复购行为的精准预测能够帮助电商平台更好地理解客户需求、制定有效的营销计划并增强用户忠诚度。因此，深入分析和应用此类数据集具有显著商业价值。
     
  • 天猫重复购物业务预测-数据集
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    该数据集旨在通过分析用户在天猫平台的历史购物行为，预测用户的重复购买倾向，为电商平台提供个性化推荐和营销策略支持。 天猫重复购买预测 文件包括： - data_format2.zip - data_format1.zip - sample_submission.csv
     
  • 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。
     
  • 汽车购买决策的数据集（购买决策数据集）
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    本数据集包含了消费者在购车过程中的各类信息，旨在通过分析用户的年龄、性别、收入水平及偏好等变量来预测其购车决策。适合用于机器学习模型训练和优化。 数据的属性包括：用户ID、性别、年龄、年收入以及购买决定（否=0；是=1）。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 《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》。
     
  • 天猫商家券使用预测（含源码及数据集）
    优质
    本项目提供了一种针对天猫平台商家券使用的预测模型及其相关源代码和数据集，旨在帮助商家优化促销策略。 Python数据分析大作业（课程设计）要求学生运用Python编程语言进行数据处理、分析，并根据课程内容完成相应的项目任务。此作业旨在帮助学生掌握数据分析的基本技能和方法，通过实际操作加深对相关理论知识的理解与应用能力的培养。