有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
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o2o|用户行为预测数据集|个性化营销数据集
收藏阿里云天池2025-04-25 更新2024-03-07 收录
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https://tianchi.aliyun.com/dataset/146493
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本次赛题为《生活大实惠：O2O优惠券使用预测》，是新人赛提供的第二个赛题
本赛题的比赛背景：随着移动设备的完善和普及，移动互联网+各行各业进入了高速发展阶段，这其中以O2O（Online to Offline）消费最为吸引眼球。据不完全统计，O2O行业估值上亿的创业公司至少有10家，也不乏百亿巨头的身影。O2O行业天然关联数亿消费者，各类APP每天记录了超过百亿条用户行为和位置记录，因而成为大数据科研和商业化运营的最佳结合点之一。 以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费是O2O的一种重要营销方式。然而随机投放的优惠券对多数用户造成无意义的干扰。对商家而言，滥发的优惠券可能降低品牌声誉，同时难以估算营销成本。 个性化投放是提高优惠券核销率的重要技术，它可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠，同时赋予商家更强的营销能力。本次大赛为参赛选手提供了O2O场景相关的丰富数据，希望参赛选手通过分析建模，精准预测用户是否会在规定时间内使用相应优惠券。
赛制说明
本场比赛长期开放，报名和参赛无时间限制。排行榜三个月更新一次
参赛报名
1. 要求以个人形式参与比赛，并确保报名信息准确有效；
2. 报名方式：用淘宝或阿里云账号登入天池官网，完成个人信息注册，即可报名参赛；
3.学习文档&培训课程的链接
参赛规则
1. 报名成功后，选手下载数据，在本地调试算法，提交结果；
2. 提交后将进行实时评测；每天排行榜更新时间为12:00和20:00，按照评测指标得分从高到低排序；排行榜将选择历史最优成绩进行展示；
参赛对象
大赛面向全社会开放，参赛对象不限，要求以个人形式参赛。
请注意提交的数据格式(Table 4和sample_submission.csv)。
数据
本赛题提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线上线下消费行为，预测用户在2016年7月领取优惠券后15天以内的使用情况。
注意： 为了保护用户和商家的隐私，所有数据均作匿名处理，同时采用了有偏采样和必要过滤。
评价方式
本赛题目标是预测投放的优惠券是否核销。针对此任务及一些相关背景知识，使用优惠券核销预测的平均AUC（ROC曲线下面积）作为评价标准。 即对每个优惠券coupon_id单独计算核销预测的AUC值，再对所有优惠券的AUC值求平均作为最终的评价标准。 关于AUC的含义与具体计算方法，可参考维基百科
提供机构：
阿里云天池
创建时间：
2023-02-24
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
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