机器学习预测模型决策树模型商品预测实战含数据集和码源以及详细教程
商家有时会在特定日期例如Boxing day黑色星期五或是双十一11月11日开展大型促销活动或者发放优惠券以吸引消费者然而很多被吸引来的买家都是一次性消费者这些促销活动可能对销售业绩的增长并没有长远帮助因此为解决这个问题商家需要识别出哪类消费者可以转化为重复购买者.通过对这些潜在的忠诚客户进行定位商家可以大大降低促销成本提高投资回报率Return on Investment ROI.众所周知的是在线投放广告时精准定位客户是件比较难的事情尤其是针对新消费者的定位.不过利用天猫长期积累的用户行为日志我们或许可以解决这个问题.我们提供了一些商家信息以及在双十一期间购买了对应产品的新消费者信息.你的任务是预测给定的商家中哪些新消费者在未来会成为忠实客户即需要预测这些新消费者在6个月内再次购买的概率.
文件列表
02天猫重复购.zip
(预估有个10文件)
02天猫重复购
05 特征优化和特征选择.ipynb
31KB
sample_submission.csv
3.87MB
data_format2.zip
353.55MB
04 模型训练、验证和评测V1.1.ipynb
812KB
03 特征工程.ipynb
147KB
数据集下载地址.txt
222B
data_format1.zip
360.19MB
02 数据探索V1.3.ipynb
209KB
.ipynb_checkpoints
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