o2o优惠券使用预测完整代码

O2O（Online to Offline）优惠券使用预测通常涉及到数据分析和机器学习的应用，特别是时间序列分析，因为优惠券的使用往往受到用户习惯、促销活动、季节等因素的影响。以下是构建一个简单预测模型的基本步骤，这里不会提供完整的代码，但会给出一个大致框架：

1. **数据收集**:
- 用户基本信息（如年龄、性别、地理位置等）
- 优惠券信息（如发放时间、类型、有效期等）
- 使用历史记录（优惠券领取时间、使用时间等）
- 时间戳和节日、促销活动等外部因素

2. **数据预处理**:
- 数据清洗（缺失值处理、异常值检测）
- 特征工程（创建时间相关的特征，如小时、周内时段等）
- 将分类变量转换为数值表示（例如独热编码）

3. **选择模型**:
- 可能使用的模型有线性回归、决策树、随机森林、神经网络或深度学习模型（如LSTM或GRU用于时间序列预测）

4. **模型训练**:
- 划分训练集和测试集（比如70%训练，30%验证）
- 训练模型并调整超参数以优化性能

5. **预测函数**:
- 编写函数，输入当前时间和优惠券状态，返回未来一段时间内的预计使用率

def predict_coupon_usage(current_time, coupon_info):
    # 加载训练好的模型
    model = load_trained_model()
    
    # 获取特征向量
    features = extract_features(current_time, coupon_info)
    
    # 进行预测
    usage_probability = model.predict(features.reshape(1, -1))
    
    return usage_probability[0]

6. **评估和优化**:
- 使用交叉验证或预留集来评估模型性能
- 如果效果不佳，可以尝试调整模型结构或特征选择

请注意，这只是一个简化示例，实际项目可能需要更复杂的数据处理、特征工程以及更细致的模型调优。如果你需要完整代码，建议参考数据科学或机器学习相关的教程或开源库。