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关于利用XGBoost进行电商优惠券使用预测的研究.pdf

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简介：
本研究探讨了运用XGBoost算法在电子商务领域中预测用户是否将使用优惠券的有效性，旨在提高营销策略的精准度。 基于XGBoost的电商优惠券使用情况预测研究.pdf探讨了如何利用机器学习技术中的XGBoost算法来分析和预测电子商务平台上的用户对优惠券的使用行为。该研究通过收集大量用户的购物数据，结合各种特征变量如购买历史、浏览记录和个人偏好等信息，构建了一个高效的模型以提高营销策略的有效性，并帮助企业更好地理解消费者的行为模式。

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  • 关于利用XGBoost进行电商优惠券使用预测的研究.pdf
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    本研究探讨了运用XGBoost算法在电子商务领域中预测用户是否将使用优惠券的有效性，旨在提高营销策略的精准度。 基于XGBoost的电商优惠券使用情况预测研究.pdf探讨了如何利用机器学习技术中的XGBoost算法来分析和预测电子商务平台上的用户对优惠券的使用行为。该研究通过收集大量用户的购物数据，结合各种特征变量如购买历史、浏览记录和个人偏好等信息，构建了一个高效的模型以提高营销策略的有效性，并帮助企业更好地理解消费者的行为模式。
     
  • O2O优惠券使用的预测分析.pdf
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    本文档探讨了如何利用数据分析技术有效预测和优化O2O模式下优惠券的使用情况，以提升营销效果和用户满意度。 随着移动设备的完善与普及，各行各业借助移动互联网实现了快速发展，在这其中O2O（线上到线下）消费尤为引人关注。据不完全统计，估值上亿的创业公司中至少有10家涉足该领域，并且不乏百亿规模的企业参与其中。由于O2O行业天然地连接着数以亿计的消费者群体，各类应用每天都会记录下超过百亿条用户行为和位置数据，因此它成为了大数据科研与商业运营结合的理想场所之一。 发放优惠券是吸引新客户或激活老客户的常见营销手段。然而，随机发送的优惠券对大多数用户来说可能只是无用信息，并且可能会干扰他们的正常使用体验。对于商家而言，滥发优惠券不仅有可能损害品牌形象，还难以准确评估其带来的实际成本效益。 个性化投放技术能够显著提高优惠券的有效使用率，因为它确保了具有一定消费偏好的消费者可以收到真正有价值的折扣或促销信息。这不仅能为用户带来切实的好处，还能增强企业的市场推广能力。
     
  • 基于XGBoost的O2O优惠券使用预测系统的設計與實現
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    本研究设计并实现了一个基于XGBoost算法的O2O优惠券使用预测系统。通过分析用户行为数据，该系统能有效预测用户是否会在特定商家使用电子优惠券，从而帮助企业优化营销策略。 本科毕业设计：基于XGBoost的O2O优惠券使用预测分析系统的设计与实现 相关环境配置： - Anaconda 4.10.3 + Python 3.9 + XGBoost 1.5.1 - JDK 1.8 + Springboot 2.6.4 + MySQL 8.0.28 - npm 8.5.0 + Vue 2.0 + Echarts 项目介绍： 该项目源码为个人的毕业设计作业，所有代码均经过测试并成功运行后上传。答辩评审平均分达到94.5分。 注意事项： 1、资源内的项目代码在确保功能正常且已通过测试的情况下才进行上传，请放心下载使用。 2、本项目适合计算机相关专业的在校学生（如计科、人工智能、通信工程等）、老师或企业员工学习参考，也适用于初学者进阶。同时可以作为毕业设计项目的一部分或者课程作业演示之用。 3、如果有一定的基础，在此基础上修改代码以实现其他功能也是可行的，并可用于毕业设计或其他学术用途。 下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供个人研究与学习使用，请勿用于商业目的。
     
  • 基于XGBoost的O2O优惠券使用预测分析系统的构建与实施.zip
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    本项目旨在构建并实施一个基于XGBoost算法的O2O优惠券使用预测分析系统，以优化用户互动和营销策略。通过深度数据分析，提升业务效率及客户参与度。 本科毕业设计：基于XGBoost的O2O优惠券使用预测分析系统的设计与实现 相关环境配置如下： - Anaconda 4.10.3 + Python 3.9 + XGBoost 1.5.1 - JDK 1.8 + SpringBoot 2.6.4 + MySQL 8.0.28 - npm 8.5.0 + Vue 2.0 + ECharts
     
  • 关于利用机器学习进行商品销售预测的探究.pdf
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    本研究探讨了运用机器学习技术于商品销售预测领域的应用潜力，通过分析历史销售数据和市场趋势，旨在提高库存管理和营销策略的有效性。 本段落基于机器学习技术来解决商品销售预测的问题。通过深入分析销售数据，并尝试使用三种不同的机器学习模型：深度神经网络（DNN）、支持向量机（SVM）以及梯度提升树（GBDT），对单品的销量进行精确预测。 实验结果显示，DNN 和 XGB 模型在单件商品销售量预测方面表现出色。然而，这些模型也存在一些不足之处。此外，SVM 对解释变量量纲敏感，在数据预处理阶段需要归一化以解决这个问题。 机器学习技术应用于商品销售预测具有重要的实际意义。通过对销售数据的分析，可以捕捉影响商品销量的各种复杂因素，并实现精准预测单品销量的目标。这将有助于提高门店备货效率、降低库存占用和减少商品损耗，从而更好地满足市场需求。 深度神经网络（DNN）是机器学习领域中的一种典型模型，它由输入层、隐含层以及输出层构成。其中的每一层都是作为下一层的数据来源，并且万能近似定理表明 DNN 可以通过足够的隐藏单元数量来精确地逼近任何有限维空间到另一有限维空间中的 Borel 可测函数。 支持向量机（SVM）是机器学习领域中的一种常用模型，它将数据映射至高维度的空间，并在其中寻找最优超平面。然而，该方法对解释变量的量纲敏感，在进行预处理时需要归一化以解决这一问题。 梯度提升树（GBDT）则是另一种常用的机器学习模型，通过多个树形结构来提高预测准确性并自动选择特征实现数据自动化处理。
     
  • 关于利用机器学习进行银行信用卡违约预测的研究.pdf
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    本文探讨了运用机器学习算法对银行信用卡客户的潜在违约行为进行预测的方法和模型，旨在降低信贷风险。 基于机器学习的银行信用卡违约预测研究旨在通过应用先进的数据分析技术来提高金融机构对潜在信贷风险的识别能力。该研究探讨了多种算法模型在评估客户信用状况方面的表现，并致力于寻找最有效的策略以减少不良贷款的发生率，从而帮助银行优化风险管理流程和提升运营效率。
     
  • 关于利用BP神经网络进行电信客户流失预测的研究.pdf
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    本研究探讨了使用BP（反向传播）神经网络模型来预测电信行业的客户流失情况。通过分析客户的消费行为和历史数据，旨在为电信运营商提供有效的客户保留策略建议。 本段落研究了基于BP神经网络的电信客户流失预测模型。客户流失对电信运营商的经营状况有重要影响，解决方案之一是建立数学模型进行预测。在本研究中，作者根据业务经验和统计数据分析筛选出关键指标，并利用BP神经网络来预测客户的可能流失情况，从而帮助企业做出有效决策以挽留客户。 与以往采用决策树、聚类分析和启动算法等方法相比，基于神经网络的模型更为准确且快速。值得注意的是，在不同地域分布下，亚洲电信运营商面临的客户流失挑战更大。因此，该研究具有重要的指导意义和实践价值，可为电信运营商提供有效的客户流失预测及管理参考。
     
  • 天池新手实战赛：O2O优惠券使用预测
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    简介：本次“天池新手实战赛”聚焦于O2O领域，参赛者需利用提供的数据集构建模型，精准预测用户对优惠券的使用情况，助力企业优化营销策略。 构建用户、商家及优惠券的特征群，并创建用户-商家、用户-优惠券以及商家-优惠券三个交叉特征群体。这些特征主要包括统计特性（最大值/最小值/平均值/比率等）、排序特性（实体间的距离和折扣率排名）和时间特性（日期与时间差）。从用户画像的角度来看，统计特性和组合特性主要刻画了用户的领券次数、商家的热度以及优惠券的流行度。而排序特征则更多地考虑时间和心理因素，例如，离领取优惠券的时间越近，消费的可能性越大；如果用户长时间未使用已领取的优惠券，则可能遗忘该优惠券的存在。此外，对距离进行排名也很重要：对于线下商家而言，与用户的物理距离较短通常意味着更高的被选择概率。 在模型训练方面主要采用XGBoost算法。此方法具有较高的精度但需要较长的训练时间。
     
  • 关于利用机器学习进行泵站优化运行的研究-EI2.pdf
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    本文探讨了如何通过应用机器学习技术来优化泵站系统的运行效率和性能，旨在减少能源消耗并提升供水服务质量。研究报告已收录于EI数据库。 泵站的优化运行与泵组特性曲线密切相关，但这些曲线会因磨损、大修等因素发生变化，给优化带来挑战。通过SCADA系统获取相关数据，并运用机器学习技术进行“噪声”过滤及模式识别后，建立了描述泵组特性的“黑盒模型”。基于此模型并借助智能算法求解，提出了经验驱动的泵站优化运行方案。实验表明该方法合理有效，在工程实践中具有推广价值。