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Jdata:按计划交付的,用于用户购买时间预测的源码。

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简介:
Jdata按计划发布,用户购买时间预测的最终表现为0.3438(S1达到0.4802,S2为0.2529),最终排名第26,共有5182支队伍参赛,其中队伍名称为MADE,队长为kmyf,队员为chenxj。运行环境要求使用Python 3,并需要安装lightgbm、pandas、numpy和sklearn等包。请将数据集放置在data文件夹下,在执行lgb.py之前,请注意以下前言:这代表我首次取得令人满意且颇具成就的成绩(尽管对于经验丰富的参赛者而言可能并不突出)。本次比赛也耗费了我大量的时间和精力,从特征提取到模型选择,我尝试过多种方法并借鉴了众多优秀开源代码的经验。因此,我将我的代码开源分享,以表达对开源社区的敬意。赛题回顾:京东凭借多年来保持高速发展的同时,成功积累了数亿的忠实用户以及海量的真实数据。关键在于如何从这些历史数据中挖掘出有价值的规律,从而高效地解决客户实际问题并显著提升他们的购物体验——这正是大数据在精准营销领域发挥作用的核心所在,也是所有电商平台进行智能化升级所追求的目标。

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客服
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  • JData:如约而至——(含
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    本项目“JData用户购买时间预测”致力于利用历史交易数据,通过深度学习算法模型,精准预测用户的下一次购物时机。附带源代码供参考与研究。 Jdata如期而至-用户购买时间预测最终成绩0.3438(S1:0.4802/S2:0.2529),排名第二十六,参赛队伍共五百一十八支,队伍名称MADE,队长kmyf,队员chenxj。说明:运行环境为python3,并需安装lightgbm、pandas、numpy和sklearn等包;将数据集放置在data文件夹下后,请先执行lgb.py。 前言: 这是我第一次取得较为满意的成绩(虽然在高手看来可能不算出色),感觉在这次比赛中也投入了很多时间和精力,从寻找特征到尝试各种模型方法,参考了许多开源代码。因此,在这里我也将自己的代码开源出来以致敬那些贡献了宝贵资源的大佬们。 赛题回顾: 竞赛概述: 京东多年来保持高速发展的同时积累了数亿忠实用户和海量真实数据。如何通过历史数据分析找出规律,并高效解决客户实际问题、提升购物体验是精准营销中大数据应用的关键所在,也是所有电商平台在智能化升级过程中的重要课题。
  • 2018年京东JDATA算法大赛:“如期而至”——方案分享及附件资
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    本文为2018年京东JDATA算法大赛参赛者关于“如期而至”项目的介绍,详细解析了用户购买时间预测方案,并提供了相关的数据和代码资源。 2018年京东JDATA算法大赛:如期而至——用户购买时间预测方案分享,提供相关附件资源。
  • 2018年京东JDATA算法大赛:“如期而至”——方案分享及附件资
    优质
    本文介绍了2018年京东JDATA算法大赛中关于用户购买时间预测的参赛方案和相关附件资源,旨在分享比赛经验和方法。 2018年京东JDATA算法大赛:如期而至——用户购买时间预测方案分享
  • 2018年京东JDATA算法大赛:“如期而至”——方案分享及附件资
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    本简介围绕2018年京东JDATA算法大赛中关于“如期而至”的挑战任务,即通过数据分析和机器学习技术来精准预测用户的购买时间。文中详述了参赛解决方案与相关资源的分享,为对电商用户行为分析感兴趣的读者提供指导和参考。 2018年京东JDATA算法大赛如期举行,主题为用户购买时间预测。现分享一份参赛方案及附件资源。
  • 《2019 JDATA 对品类下店铺数据——京东行为分析数据集》
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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》。
  • 决策树模型.zip
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    本项目构建了基于决策树算法的用户购买力预测模型,通过分析用户行为数据和消费记录,准确评估用户的购买潜力,为市场营销提供有力支持。 基于决策树的商品购买力预测方法能够有效地分析用户数据,识别出影响消费者购买行为的关键因素,并据此建立模型来预测不同用户的购买潜力。这种方法通过构建一系列的规则集(即决策树),可以清晰地展示从众多变量中筛选出来的对商品购买力有显著影响的因素路径和逻辑关系,从而帮助商家更好地理解目标市场并制定有效的营销策略。
  • Python 天猫重复行为.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。
  • 改良机器学习算法电商
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    本研究提出了一种改进的机器学习算法,用于分析电商平台用户的购物行为数据,以提高对用户未来购买行为的预测准确性。通过优化算法模型,能够更精准地识别潜在客户并推荐个性化产品,从而增强用户体验和促进销售增长。 近年来,随着电商平台订单量的急剧增加,快递爆仓问题日益严重,并且超出了物流系统的承载能力。本段落采用现有的数据挖掘技术来分析用户行为,以改进机器学习算法对电商用户的购买预测。通过这种方法可以更好地应对海量订单带来的挑战,提高整个供应链的效率和可靠性。
  • JDATA19_在品类店铺内行为.pdf
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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。
  • 天猫重复行为分析(含代和数据)
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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。