车辆乘客优惠券推荐数据集In-VehicleCouponRecommendationDataset-chiendanghuu
数据来源：互联网公开数据
标签：优惠券推荐, 车辆乘客, 行为分析, 数据挖掘, 机器学习, 市场营销, 交通出行, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自车辆乘客的优惠券使用行为数据，记录了乘客在不同情境下对优惠券的响应情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的用户行为快照。
地理范围：数据未明确地域限制，可推测为通用场景下的优惠券使用行为。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：目的地、乘客数量、天气、温度、时间、优惠券类型、优惠券有效期、性别、年龄、婚姻状况、是否有孩子、教育程度、职业、收入、车辆类型、酒吧访问频率、咖啡馆访问频率、外带频率、餐厅消费（小于20美元）、餐厅消费（20-50美元）、到达优惠券地点所需时间（5分钟以上）、到达优惠券地点所需时间（15分钟以上）、到达优惠券地点所需时间（25分钟以上）、行驶方向是否相同、行驶方向是否相反、是否使用优惠券。
数据格式：CSV格式，文件名为in-vehicle-coupon-recommendation.csv，方便数据分析和模型构建。
数据来源：数据集来源于公开的学术研究或竞赛，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于用户行为分析、优惠券推荐系统构建、市场营销策略优化等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于市场营销、用户行为分析、推荐系统等领域的研究，如用户偏好分析、优惠券有效性评估、推荐算法优化等。
行业应用：为餐饮、零售、交通出行等行业提供数据支持，尤其是在个性化营销、精准推荐、用户画像构建等方面。
决策支持：支持企业进行市场营销策略的制定和优化，提升优惠券使用率和用户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、推荐系统等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为和构建推荐模型。
此数据集特别适合用于探索用户在不同情境下的优惠券使用行为规律，帮助用户构建更精准的推荐系统，提升营销效果。
