星巴克数据分析：基于数据集的星巴克分析

简介：
本项目通过详尽的数据分析，深入探究星巴克的运营模式、顾客偏好及市场策略，旨在揭示其成功背后的秘密。 星巴克分析：预测客户对报价的响应 项目动机： 我很好奇如何通过使用星巴克数据集来识别客户的首选商品。 描述： 公司向客户发送优惠券或折扣（以下简称“要约”）时面临的主要问题之一是难以确定每个客户最感兴趣的特定要约。因此，公司在发出这些要约之前无法准确预测哪些会受到欢迎。 本项目旨在利用XGBoost分类器和星巴克提供的数据集来预测某个客户的报价是否会被响应。这将帮助公司更好地了解单个用户的偏好，并据此发送更可能被接受的优惠信息。 安装： 为了使用此项目，需要先安装XGBoost库。可以通过运行以下命令完成安装： ``` conda install -c conda-forge xgboost ``` 此外，在读取文件之前，请确保更新pandas到最新版本以正确解析`transcript.json`等数据源。 ``` conda update pandas ```