阿里云天池大赛：O2O优惠券使用预测解析

"该文档主要介绍了阿里云天池大赛中的一场关于O2O优惠券预测的比赛。文档详细解析了赛题背景、数据内容以及数据探索过程，旨在帮助参赛者理解和处理比赛中的数据，进行有效的预测模型构建。" 在这场比赛中，参赛者需要预测用户在2016年7月领取优惠券后15天内的线下使用情况。提供的数据包括用户在2016年1月至6月期间的线上线下消费行为，涵盖了用户的消费行为、优惠券领取行为以及O2O线下优惠券使用预测的样本。 数据集包含以下表格： 1. 用户线下消费和优惠券领取行为表（Table1）：记录用户线下消费的历史和优惠券领取情况。 2. 用户线上点击/消费和优惠券领取行为表（Table2）：包含用户的线上活动数据，如点击和消费，以及领取优惠券的信息，这些数据可以作为线下数据的补充。 3. 用户O2O线下优惠券使用预测样本表（Table3）：用于预测的样本数据，需要参赛者预测用户在特定日期内是否会使用优惠券。 4. 选手提交文件字段表（Table4）：规定了提交预测结果的格式，包括用户ID、优惠券ID、领取日期和预测概率。 在数据探索阶段，需要确定数据的边界，例如领券日期范围，以便于后续的数据处理。通过探索发现，训练数据的优惠券使用截止日期为6月30日，但领券日期仅至6月15日，这在构建滑窗结构时需特别注意。此外，分析训练集与测试集之间的用户（user_id）、商家（merchant_id）和优惠券（coupon_id）的重合性，可以帮助识别哪些特征可能在训练和测试数据中具有相关性，从而指导特征工程的进行。 比赛的关键在于利用这些数据构建预测模型，可能涉及到的机器学习技术包括但不限于线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。特征工程是提高模型性能的重要步骤，可能包括对用户行为的编码、时间序列分析、商家和优惠券的属性提取等。同时，由于训练和测试数据在用户、商家和优惠券上的不完全重合，需要考虑如何利用有限的共通信息来构建通用的预测模型。 这场大赛旨在挑战参赛者在大数据分析和预测建模方面的能力，通过处理真实的O2O消费数据，提升对用户优惠券使用行为的理解和预测准确性。