优惠券推荐用户行为数据集CouponRecommendationUserBehaviorDataset-saifzribi
数据来源：互联网公开数据
标签：优惠券推荐, 用户行为, 市场营销, 机器学习, 数据分析, 行为预测, 优惠券, 交叉分析
数据概述：
该数据集包含用户对优惠券的使用行为数据，记录了用户在不同场景下的个人信息、环境因素以及优惠券使用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态用户行为快照。
地理范围：数据未明确地理范围，可能来源于特定地区或线上平台。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如：
destination：用户前往目的地；
passanger：同行人数；
weather：天气状况；
temperature：环境温度；
time：使用优惠券的时间；
coupon：优惠券类型；
expiration：优惠券有效期；
gender：用户性别；
age：用户年龄；
maritalStatus：婚姻状况；
has_children：是否有孩子；
education：教育程度；
occupation：职业；
income：收入水平；
car：是否有车；
Bar, CoffeeHouse, CarryAway, RestaurantLessThan20, Restaurant20To50：用户在不同场所的消费频率；
toCoupon_GEQ5min, toCoupon_GEQ15min, toCoupon_GEQ25min：到达优惠券使用地点的时长；
direction_same, direction_opp：前往目的地的方向（是否与用户出发方向相同或相反）；
Y：是否使用优惠券（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为CouponRecommendation.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于用户行为记录，用于分析优惠券推荐效果。
该数据集适合用于用户行为分析、优惠券推荐系统构建和市场营销策略优化。
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、用户行为分析和推荐系统等领域的研究，如用户画像分析、优惠券使用影响因素分析、个性化推荐算法研究等。
行业应用：可以为零售、餐饮、旅游等行业提供数据支持，特别是在精准营销、用户行为预测、优惠券投放策略优化等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的营销策略，优化优惠券发放流程，提升用户转化率和复购率。
教育和培训：作为市场营销、数据分析和机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员理解用户行为和推荐系统。
此数据集特别适合用于探索用户行为与优惠券使用之间的关系，预测用户对不同类型优惠券的偏好，并优化优惠券推荐策略，最终实现提升营销效果的目标。
