车载优惠券推荐用户行为数据集In-VehicleCouponRecommendationUserBehaviorDataset-srutakeerthi
数据来源：互联网公开数据
标签：优惠券推荐, 用户行为, 数据挖掘, 机器学习, 交叉营销, 场景识别, 决策分析, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自车载环境下的用户行为数据，记录了用户在特定情境下对优惠券的选择与偏好信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为通用场景下的用户行为。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖用户属性、环境因素、优惠券信息以及用户决策，具体字段包括：目的地、乘客状态、天气、温度、时间、优惠券类型、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、酒吧访问情况、咖啡馆访问情况、外卖情况、餐厅（低于20美元）、餐厅（20-50美元）、到达优惠券所需时间（大于等于5分钟）、到达优惠券所需时间（大于等于15分钟）、到达优惠券所需时间（大于等于25分钟）、行驶方向（相同）、行驶方向（相反）、以及用户是否使用了优惠券（Y）。
数据格式：CSV格式，文件名为in-vehicle-coupon-recommendation.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适用于用户行为分析、优惠券推荐系统构建和市场营销策略研究。
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、用户行为分析等领域的研究，如用户偏好分析、优惠券推荐算法优化、情境感知推荐等。
行业应用：为零售业、餐饮业等提供数据支持，特别是在个性化营销、精准推送、用户画像构建等方面。
决策支持：支持企业制定优惠券发放策略、优化营销活动、提高用户参与度和转化率。
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数据，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在不同环境下的优惠券选择行为，预测用户对优惠券的偏好，并优化优惠券推荐策略，从而提升营销效果。
