优惠券推荐用户行为数据集CouponRecommendationUserBehavior-emilinberg
数据来源：互联网公开数据
标签：优惠券, 用户行为, 推荐系统, 营销分析, 数据挖掘, 机器学习, 客户画像, 决策树
数据概述：
该数据集包含用户在特定情境下对优惠券的响应数据，记录了用户特征、环境因素与优惠券类型之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态用户行为记录。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但涉及用户在不同地点（目的地）的优惠券使用情况。
数据维度：数据集包括用户特征（如年龄、性别、收入、婚姻状况、教育程度、职业、是否有孩子等）、环境因素（如天气、温度、时间、交通状况等）、优惠券类型、优惠券有效期、用户对不同场所（如酒吧、咖啡馆、外卖、餐厅等）的访问记录，以及最终用户是否使用了优惠券的标签（Y）。
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，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、优惠券推荐系统开发，以及市场营销策略研究。
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、推荐系统等领域的学术研究，例如，研究不同用户群体对不同类型优惠券的偏好差异，分析环境因素对优惠券使用行为的影响等。
行业应用：为零售、餐饮、旅游等行业提供数据支持，用于优化优惠券发放策略，提高营销活动的针对性与有效性。
决策支持：支持企业进行用户画像分析，制定个性化营销方案，提升用户忠诚度与转化率。
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理解用户行为数据分析的流程与方法。
此数据集特别适合用于构建优惠券推荐模型，预测用户对不同优惠券的响应，从而优化营销效果，提升用户体验。
