O2O优惠券使用预测：基于用户行为的数据分析

"算法文档1" 该文档主要探讨了一个O2O优惠券使用预测的问题，旨在通过用户的历史行为数据预测他们在领券后的消费概率。以下是详细的知识点解析： 1. 问题定义： - 预测任务是二分类问题，目标是根据用户1-6月的行为预测7月领券后是否会消费，用AUC（曲线下面积）作为评估标准。 2. 主要问题： - 数据集划分：如何合理地分割数据，确保训练、验证和测试集的代表性和一致性。 - 特征工程：如何构建全面的特征来捕捉用户行为模式。 - AUC理解：深入理解AUC作为评估指标的含义和重要性。 3. 数据准备： - 数据探查：通过对时间序列的观察，发现领券后消费数量在中下旬有显著增长，且周四、周五领券被消费的概率较高。 - 数据分布：分析显示6.16-6.30期间只有消费行为，没有领券，这可能影响特征构建。 - 时间相关性：最近一个月的特征与领券后消费的相关性更高，而更久远的时间段相关性较小。 - 数据集划分：根据时间相关性，制定线上预测集、线下验证集和线下训练集的划分策略，确保各集之间的数据分布一致。 4. 样本表示： - 样本关键信息包括用户、商家、优惠券、领券时间、折扣和距离，以及15天内的消费标签（正样本：领券后15天内消费，负样本：未消费）。 - 训练集分为两部分，一部分用于xgboost、sparse-xgboost和sparse-lr模型，正负样本比例为1:8；另一部分用于gbdt模型，正负样本比例为1:1。 5. 数据预处理： - 日期处理：将日期转换成星期几，这有助于捕捉每周行为模式。 6. 特征工程： - 虽然文档未详细展开，但可以推断特征工程应包括但不限于时间周期性特征（如周几、月份）、用户行为模式（如领券频率、消费习惯）、用户偏好（如对特定商家或优惠券的倾向）、地理位置信息（如距离）等。 通过以上分析，我们可以看出这个预测模型的构建需要考虑用户的行为模式、时间因素、样本平衡以及有效的特征选择和处理。这样的模型对于O2O平台来说，有助于优化优惠券的发放策略，提高用户参与度和消费转化率。