机器学习实战—天猫用户重复购买预测

news/2024/9/18 23:49:44 标签: 天猫, 用户, 重复购买, 重购, 天池大赛, 特征工程

目录

背景

数据集

用户画像-toc" style="margin-left:40px;">用户画像数据

用户行为日志数据

训练数据

测试数据

 提交数据

其它数据

数据探索

导入依赖库

读取数据

查看数据信息

缺失值分析

数据分布

复购因素分析

特征工程

模型训练

模型验证


背景

        商家有时会在特定日期,例如节礼日(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。我们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。


数据集

        读者可以登录天池官网下载数据集,网址如下:


http://www.niftyadmin.cn/n/5664723.html

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