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天猫商券使用行为的预测（包含源代码和数据集）。

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简介：
该课程设计旨在通过Python数据分析，为学生提供一个实践性的大型作业。该项目将涵盖数据收集、清洗、分析以及结果可视化等关键环节，旨在培养学生运用Python进行复杂数据处理和建模的能力。

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  • 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。
     
  • 天猫用户的重复购买行为预测分析（含代码和数据）
    优质
    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。
     
  • 天池O2O优惠券使用预测竞赛数据集-数据集
    优质
    该数据集为天池O2O优惠券使用预测竞赛设计，包含大量用户领取及使用优惠券的行为记录，旨在促进针对O2O场景下的用户行为分析与预测研究。 空的地方是null，而不是NaN。
     
  • 天猫复购预测的数据集
    优质
    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。
     
  • 天猫回购预测-数据集
    优质
    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。
     
  • 使用Python进行天气预测及可视化（含源代码、文档和数据）.rar
    优质
    本资源包含使用Python进行天气预测及可视化的详细教程、源代码、文档及所需数据集。适合数据分析与科学计算爱好者学习实践。 资源内容：基于Python的天气预测与可视化（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，便于参数调整； - 代码结构清晰、注释详尽。 适用对象： 此资源适合工科生、数学专业以及算法方向的学习者使用。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++和Java的算法仿真领域拥有10年经验；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制及路径规划等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。
     
  • 天池新手实战赛O2O优惠券使用预测-数据集
    优质
    该数据集是为“天池新手实战赛O2O优惠券使用预测”竞赛准备的，包含大量线下消费和优惠券相关信息，旨在帮助参赛者分析用户行为并预测优惠券使用情况。 在IT行业中，数据分析与机器学习是至关重要的领域，而数据集则是这些领域的基础。天池新人实战赛o2o优惠券使用预测-数据集是一个面向初学者的比赛项目，旨在帮助新人们提升数据分析及预测模型构建的能力。在这个项目中，参赛者需要利用提供的数据集来预测用户是否会在线下场景（O2O）中使用优惠券。 该比赛提供两个主要文件：`ccf_online_stage1_train.csv`和`ccf_offline_stage1_train.csv`，它们代表训练数据。这些训练数据用于建立预测模型，并包含大量历史用户的消费行为及优惠券使用情况等信息。此外，还包括用户个人信息（如年龄、性别、地理位置）、购买频率和金额以及优惠券属性（例如折扣额度、有效期）等相关因素。 测试阶段采用的文件是`ccf_offline_stage1_test_revised.csv`，用于评估模型预测性能。参赛者需利用训练数据建立好的模型来预测该测试集中的用户是否会使用优惠券，并提交结果。与训练数据不同的是，在此环节中，标签信息（即用户是否实际使用了优惠券）是隐藏的。 另一个重要文件为`sample_submission.csv`，这是一个样例提交模板，展示了如何根据比赛要求格式化并提交预测结果。它通常包含一个ID列和一个预测列，其中ID对应测试数据集中的每一条记录，而预测列则是模型对这些记录所作出的优惠券使用情况预判。 在实际操作中，参赛者需要执行一系列的数据预处理步骤（如缺失值填充、异常检测及特征工程）来优化训练效果。之后可以应用各种机器学习算法（例如逻辑回归、决策树、随机森林或神经网络等），建立预测模型，并通过交叉验证评估其性能并进行参数调整。 最终，参赛者将利用上述方法生成的模型对测试数据集做出预测，并提交至比赛平台以获取评分。整个过程不仅检验了参赛者的编程技能，还锻炼了他们在理解数据及选择合适算法方面的判断力。 天池新人实战赛o2o优惠券使用预测-数据集为初学者提供了全面了解和实践数据分析流程的机会，涵盖从数据收集、清洗到特征工程、模型训练直至最终结果提交的各个环节。这对于提升IT新手在大数据分析与机器学习领域的能力有着显著的帮助作用。
     
  • 天池新手实战赛O2O优惠券使用预测-数据集
    优质
    本数据集为天池新手实战赛O2O优惠券使用预测竞赛专用，包含用户消费行为及优惠券信息。旨在通过分析用户领取和使用优惠券的行为模式，优化商家营销策略。 在数据分析与机器学习领域，数据集是构建模型的基础。本段落将详细探讨天池新人实战赛O2O优惠券使用预测的数据集，并通过分析提供的四个核心文件：ccf_online_stage1_train.csv、ccf_offline_stage1_train.csv、ccf_offline_stage1_test_revised.csv以及sample_submission.csv，深入理解其结构、特征和潜在的预测挑战。 首先，ccf_online_stage1_train.csv是线上阶段的训练数据集。它包含了用户在线上行为的历史记录，包括用户的点击行为、浏览习惯及优惠券领取与使用情况等详细信息。通过这些数据可以构建用户画像，了解用户的消费习惯以及对优惠券的态度，并为预测模型提供依据。 其次，ccf_offline_stage1_train.csv是线下阶段的训练数据集。这部分数据涵盖了用户在实体店铺中的行为模式和购买记录，如优惠券使用情况等细节信息。通过分析这些离线数据可以补充线上活动可能遗漏的信息点，例如消费者对特定商家或商品类别的偏好以及他们选择使用哪些类型的优惠券。 ccf_offline_stage1_test_revised.csv是修订后的测试集文件，表明竞赛组织者已对该原始测试数据进行了某些调整以提高比赛难度和现实性。参赛选手需基于该修改版本的数据来进行模型预测，并提交相应的结果。 sample_submission.csv则提供了预期的提交格式样本，要求参与者按照指定用户ID及时间戳来预测特定优惠券是否会被使用。这需要模型能够处理时间序列信息并准确预测每位用户在不同时间节点上的行为倾向。 面对此数据集的关键步骤包括： 1. 数据预处理：清洗、填补缺失值、转换数据类型，并可能进行时间序列归一化。 2. 特征工程：提取如用户行为模式、优惠券使用间隔及种类等有价值的特征信息。 3. 模型构建：尝试应用多种机器学习算法，例如逻辑回归、决策树或随机森林等方法以寻找最佳预测效果的模型。 4. 模型评估：通过交叉验证和AUC-ROC曲线等方式来衡量模型的表现情况。 5. 结果优化：通过对参数调整及特征选择进一步提升预测准确度。 综上所述，在此实战赛中理解并挖掘线上线下数据间的内在联系至关重要。综合利用这些信息能够构建更为精确的用户行为模式，进而有效预测优惠券使用率，并为商家制定更加有效的营销策略提供有力的数据支持。
     
  • 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。
     
  • Python数据分析与可视化项目——电商平台用户行为分析：预测天猫用户使用优惠券的概率(逻辑回归模型及评估，约350行代码).zip
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    本项目运用Python进行电商用户行为的数据分析和可视化，具体采用逻辑回归模型预测天猫平台用户使用优惠券的可能性，并通过约350行代码实现模型训练与效果评估。 Python数据分析与可视化项目包括项目源码（附有详细分析说明）、数据文件。该项目适合用作数据分析练习、制作数据分析报告或毕业设计素材等。