车载优惠券推荐数据集In-VehicleCouponRecommendationDataset-fischeredgar
数据来源：互联网公开数据
标签：优惠券推荐, 市场营销, 用户行为分析, 交通出行, 数据挖掘, 机器学习, 推荐系统, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含车载环境下的优惠券使用情况数据，记录了乘客的出行环境、个人特征、优惠券类型以及最终的决策结果，用于构建优惠券推荐模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映特定时间段内的用户行为。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但结合优惠券类型与商家信息，推测数据来源于特定区域。
数据维度：数据集包括多种特征，涵盖乘客信息、出行环境和优惠券信息，主要字段包括：
destination（目的地类型），passanger（乘客状态），weather（天气状况），temperature（温度），time（时间），coupon（优惠券类型），expiration（优惠券有效期），gender（性别），age（年龄），maritalStatus（婚姻状况），has_children（是否有孩子），education（教育程度），occupation（职业），income（收入），car（车型），Bar（酒吧消费习惯），CoffeeHouse（咖啡馆消费习惯），CarryAway（外带消费习惯），RestaurantLessThan20（20美元以下餐厅消费习惯），Restaurant20To50（20-50美元餐厅消费习惯），toCoupon_GEQ5min（到达优惠券地点所需时间是否大于5分钟），toCoupon_GEQ15min（到达优惠券地点所需时间是否大于15分钟），toCoupon_GEQ25min（到达优惠券地点所需时间是否大于25分钟），direction_same（与出行方向是否一致），direction_opp（与出行方向是否相反），以及最终的决策结果Y（是否使用优惠券）。
数据格式：CSV格式，文件名为in-vehicle-coupon-recommendation.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过清洗和整理，确保数据的质量和可用性。
该数据集适合用于用户行为分析、优惠券推荐系统构建、市场营销策略研究等领域。
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、消费者行为分析、推荐系统等领域的学术研究，如用户画像构建、优惠券推荐算法优化、个性化营销策略研究等。
行业应用：为餐饮、零售、出行等行业提供数据支持，尤其是在精准营销、用户体验优化、个性化服务等方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的营销策略，优化优惠券发放方案，提升用户转化率和满意度。
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素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和推荐算法。
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偏好，帮助用户构建高效的推荐模型，实现精准营销和个性化服务。
