优惠券使用预测数据集CouponUsagePredictionDataset-aimdba0627
数据来源：互联网公开数据
标签：优惠券, 预测分析, 机器学习, 市场营销, 用户行为, 客户画像, 决策树, 随机森林
数据概述：
该数据集包含优惠券使用预测相关数据，记录了用户在不同场景下对优惠券的使用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集，反映用户行为和优惠券使用的关联。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但涵盖了用户特征和优惠券使用场景，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括多个维度，例如：目的地(destination)、乘客数量(passanger)、天气状况(weather)、优惠券类型(coupon)、优惠券有效期(expiration)、性别(gender)、年龄(age)、婚姻状况(maritalStatus)、是否有孩子(has_children)、职业(occupation)、酒吧(Bar)、咖啡馆(CoffeeHouse)、外卖(CarryAway)、餐厅消费(RestaurantLessThan20, Restaurant20To50)、到达优惠券地点所需时间(toCoupon_GEQ5min, toCoupon_GEQ15min, toCoupon_GEQ25min)、行驶方向(direction_same, direction_opp)、时间(time_10AM, time_10PM, time_2PM, time_6PM, time_7AM)、温度(temperature_30, temperature_55, temperature_80)、教育程度(education_0 - education_5)、收入(income_$100000 or More, income_$12500 - $24999, income_$25000 - $37499, income_$37500 - $49999, income_$50000 - $62499, income_$62500 - $74999, income_$75000 - $87499, income_$87500 - $99999, income_Less than $12500) 和标签(Label)。
数据格式：CSV格式，文件名为tree_df_RandomForest.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源可能为市场营销活动或用户行为数据，已进行预处理和特征工程。
该数据集适合用于用户行为分析、优惠券使用预测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：适用于用户行为分析、市场营销策略研究等领域，如探索用户特征与优惠券使用之间的关系，预测优惠券的使用概率等。
行业应用：可以为市场营销行业提供数据支持，特别是在优惠券发放策略优化、个性化推荐等方面。
决策支持：支持企业制定精准的营销方案，优化资源分配，提升营销活动的ROI。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于构建优惠券使用预测模型，帮助用户预测优惠券的使用概率，优化营销策略。
