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基于决策树的O2O优惠券个性化投放模型模型体验

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基于决策树的O2O优惠券个性化投放模型

一、模型应用

O2O即Online To Offline,是指将线下的商务机会与互联网结合,让互联网成为线下交易的前台,个性化投放是提高优惠券核销率的重要技术,它可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠,同时赋予商家更强的营销能力。在新模式的推动和资本的催化下,出现了O2O的狂欢热潮,上门按摩、上门送餐、上门生鲜、上门化妆、滴滴打车等各种O2O模式开始层出不穷。

二、实现流程

  1. 数据采集

  2. 数据预处理

  3. 构建特征

  4. 预测优惠券使用

三、核心技术

  • 决策树

  • 信息增益

  • 代价矩阵

四、你可以将本模型用于

  • 教与学:可落地操作、学生参与度高、交互性强;

  • 科研:将前沿热门的深度学习技术与具体行业应用结合,为科学研究提供素材;

  • 生产:将模型改进后直接用于实际生产环境:上门送餐、滴滴打车。

五、运行环境

windows/linux/mac OS,64位操作系统,内存:4GB及以上,R3.5.1

六、资源展示

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