车内优惠券推荐数据集In-VehicleCouponRecommendationDataset-drserkankaya
数据来源：互联网公开数据
标签：优惠券推荐，数据集，机器学习，行为分析，决策支持，零售业，交通运输，信息学
数据概述： 该数据集包含来自车内优惠券推荐场景的数据，记录了用户对优惠券的接受或拒绝行为及其相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但涵盖多个时间点的用户行为。
地理范围：数据覆盖了多个地区，包括不同城市和交通场景。
数据维度：数据集包括用户的人口统计信息，驾驶行为，优惠券类型，餐厅或商店类别，时间，天气，目的地，过去的行为等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的研究项目或竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于行为分析，机器学习模型训练，优惠券推荐系统开发等领域，特别是在个性化推荐，用户行为预测等方面具有重要应用价值。
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：适用于用户行为分析，优惠券接受度预测等研究，如用户对不同类型优惠券的偏好分析，优惠券推荐策略优化等。
行业应用：可以为零售业，餐饮业，交通运输等行业提供数据支持，特别是在优惠券推荐，用户精准营销，销售预测等方面。
决策支持：支持优惠券推荐策略的制定和优化，帮助商家提高优惠券的使用率和销售额。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及行为分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为建模，推荐系统开发等技术。
此数据集特别适合用于探索用户对优惠券的接受行为及其影响因素，帮助用户实现精准的优惠券推荐，提高用户参与度和商业收益。
