ccf_offline_stage1_train.csv

ccf_offline_stage1_train.csv是中国计算机大赛(CCF)的离线阶段一训练数据集。该数据集是CCF比赛组织方提供给参赛选手进行机器学习和数据挖掘训练的文件。

此数据集包含了2016年至2017年之间顾客线下购买行为的信息。具体而言，它包含了购买券的用户ID、商户ID、交易时间、优惠券ID以及是否使用优惠券等信息。

通过这个数据集，我们可以进行很多有趣的分析和预测。例如，我们可以利用用户的购买行为，预测用户对不同商户的购买意愿，从而帮助商户制定更加精准的促销策略。我们还可以通过分析使用优惠券与不使用优惠券之间的购买行为差异，评估优惠券的推广效果。此外，我们可以根据用户的购买行为数据，对用户进行分类，从而进一步了解不同类型用户的消费习惯。

当然，使用这个数据集进行分析也存在一些挑战和限制。首先，它只包含了线下购买行为的信息，而忽略了线上购买行为。其次，数据集中的一些特征可能存在缺失或错误，需要在使用前进行数据清洗和预处理。此外，数据集的规模可能相对较小，可能需要进一步收集更多样本进行分析和训练。

总之，ccf_offline_stage1_train.csv是一个有价值的数据集，可以被用来进行用户行为分析、预测和商业决策支持。通过深入挖掘这些数据，我们可以更好地理解顾客行为，并制定更有效的营销策略。

相关问题

帮我用python写代码，O2O优惠券使用预测，提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线上线下消费行为，预测用户在2016年7月领取优惠券后15天以内的使用情况。训练集为"F:\Pycharm\期末考查题目（二选一）\题目一\data\ccf_offline_stage1_train.csv"，测试集为"F:\Pycharm\期末考查题目（二选一）\题目一\data\ccf_offline_stage1_test_revised.csv"。注意，其中存在非数字列'Date_received'，请帮我做适当处理，根据优惠券发放及核销情况，构建不同的特征：用户领取的优惠券数量；用户消费过的优惠券数量；用户与商家间的距离。

好的，这是一个比较典型的机器学习项目，需要对数据进行预处理、特征工程、模型训练和预测。我会帮你一步步实现，首先，我们需要导入一些必要的库：pandas、numpy、sklearn等。请确认你已经安装了这些库，如果没有，请使用pip install命令进行安装。以下是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

接着，我们需要加载训练集和测试集数据，并对数据进行预处理，包括删除空值、将非数字列转换为数字列等。以下是代码实现：

# 加载训练集和测试集
train_df = pd.read_csv('F:\Pycharm\期末考查题目（二选一）\题目一\data\ccf_offline_stage1_train.csv', header=None)
test_df = pd.read_csv('F:\Pycharm\期末考查题目（二选一）\题目一\data\ccf_offline_stage1_test_revised.csv', header=None)

# 删除空值
train_df.dropna(inplace=True)
test_df.dropna(inplace=True)

# 将非数字列转换为数字列
train_df[6] = train_df[6].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[5] = train_df[5].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[2] = train_df[2].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[4] = train_df[4].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[7] = train_df[7].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[3] = train_df[3].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[1] = train_df[1].apply(lambda x: str(x)[:8])

test_df[6] = test_df[6].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[5] = test_df[5].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[2] = test_df[2].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[4] = test_df[4].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[7] = test_df[7].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[3] = test_df[3].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[1] = test_df[1].apply(lambda x: str(x)[:8])

train_df[6] = pd.to_numeric(train_df[6], errors='coerce')
train_df[5] = pd.to_numeric(train_df[5], errors='coerce')
train_df[2] = pd.to_numeric(train_df[2], errors='coerce')
train_df[4] = pd.to_numeric(train_df[4], errors='coerce')
train_df[7] = pd.to_numeric(train_df[7], errors='coerce')
train_df[3] = pd.to_numeric(train_df[3], errors='coerce')
train_df[1] = pd.to_numeric(train_df[1], errors='coerce')

test_df[6] = pd.to_numeric(test_df[6], errors='coerce')
test_df[5] = pd.to_numeric(test_df[5], errors='coerce')
test_df[2] = pd.to_numeric(test_df[2], errors='coerce')
test_df[4] = pd.to_numeric(test_df[4], errors='coerce')
test_df[7] = pd.to_numeric(test_df[7], errors='coerce')
test_df[3] = pd.to_numeric(test_df[3], errors='coerce')
test_df[1] = pd.to_numeric(test_df[1], errors='coerce')

# 对日期进行处理
train_df[8] = train_df[6] - train_df[5]
train_df[9] = train_df[2] - train_df[5]
train_df[10] = train_df[4] - train_df[5]
train_df.drop([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], axis=1, inplace=True)

test_df[8] = test_df[6] - test_df[5]
test_df[9] = test_df[2] - test_df[5]
test_df[10] = test_df[4] - test_df[5]
test_df.drop([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], axis=1, inplace=True)

# 对特征进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
train_df[[8, 9, 10]] = scaler.fit_transform(train_df[[8, 9, 10]])
test_df[[8, 9, 10]] = scaler.transform(test_df[[8, 9, 10]])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_df.iloc[:, :-1], train_df.iloc[:, -1], test_size=0.3, random_state=0)

接下来，我们需要对特征进行处理，构建不同的特征，包括用户领取的优惠券数量、用户消费过的优惠券数量、用户与商家间的距离等。以下是代码实现：

# 构建不同的特征
def get_user_receive_count(df):
    temp = df.groupby([0]).size().reset_index(name='counts')
    return df.merge(temp, on=[0], how='left')

def get_user_consume_count(df):
    temp = df[df[5] != 'null'].groupby([0]).size().reset_index(name='counts')
    return df.merge(temp, on=[0], how='left')

def get_user_merchant_distance(df):
    temp = df.groupby([0, 3]).size().reset_index(name='counts')
    temp['counts'] = temp['counts'].apply(lambda x: 1)
    temp = temp.groupby([0])['counts'].sum().reset_index(name='distance')
    return df.merge(temp, on=[0], how='left')

X_train = get_user_receive_count(X_train)
X_train = get_user_consume_count(X_train)
X_train = get_user_merchant_distance(X_train)

X_test = get_user_receive_count(X_test)
X_test = get_user_consume_count(X_test)
X_test = get_user_merchant_distance(X_test)

test_df = get_user_receive_count(test_df)
test_df = get_user_consume_count(test_df)
test_df = get_user_merchant_distance(test_df)

X_train.drop([0, 5], axis=1, inplace=True)
X_test.drop([0, 5], axis=1, inplace=True)
test_df.drop([0, 5], axis=1, inplace=True)

最后，我们需要使用随机森林算法进行训练和预测。以下是代码实现：

# 训练和预测
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf.predict_proba(X_test)[:, 1]
score = roc_auc_score(y_test, y_pred)
print('AUC Score: {:.4f}'.format(score))

y_pred = rf.predict_proba(test_df)[:, 1]
result = pd.DataFrame({'prob': y_pred})
result.to_csv('result.csv', index=False)

这样就完成了O2O优惠券使用预测的代码实现，你可以根据自己的实际情况进行调整。

介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

这段代码主要是定义了一些文件路径和全局变量，方便后续数据处理和模型训练使用。

首先，代码定义了一些数据文件的路径，包括训练数据文件、商品数据文件等。这些路径可以根据实际情况进行修改。

接下来，代码定义了一些数据划分的路径，包括训练集、验证集和预测集的文件夹路径。这些路径用于存放数据划分后的特征数据、原始数据和数据集文件。

然后，代码定义了一些模型相关的路径，包括模型文件夹路径、模型文件名、模型输出文件等。这些路径用于存放训练好的模型以及相关的输出文件。

接着，代码定义了一些字段的名称，包括用户ID、商品ID、行为类型、用户地理哈希、商品类别、行为时间等。这些名称用于在数据处理和模型训练中标识相应的字段。

最后，代码定义了一些全局变量，包括消费时间限制、特征提取的起止时间、数据集时间等。这些变量用于在数据处理和特征提取过程中进行控制。

总体来说，这段代码主要是为了方便管理文件路径和全局变量，并提供了一些标识字段和控制变量，使得后续的数据处理和模型训练更加方便和可控。