【机器学习与数据挖掘实战 | 商务】案例05：基于决策树、梯度提升和XGBoost分类算法的O2O优惠券使用预测
【作者主页】Francek Chen
【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈机器学习与数据挖掘实战 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动数据科学的发展。本专栏介绍机器学习与数据挖掘的相关实战案例。
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文章目录
一、目标分析
（一）背景
在O2O（Online to Offline）消费模式运营局面下，优惠券的合理投放成为了现在商户经营店铺的一项考虑因素，某电商平台根据自身拥有的用户消费信息数据，查看用户领取优惠券后的使用情况。随着移动设备的完善和普及，移动互联网+各行各业的模式进入了高速发展阶段，其中以O2O消费模式最为吸引眼球，将线上消费和线下消费进行结合。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，比如在美团点餐、滴滴打车、天猫购物或者浏览商品等行为都会被记录，因而O2O成为大数据科研和商业化运营的最佳结合点之一。
O2O消费对于用户而言，不仅可以使用户获得更为丰富、全面的商户及其服务信息内容，而且还可以使用户获得相对线下直接消费较低的价格；对于商户而言，可以获得更多、更好的宣传机会去吸引新用户到店消费，同时可以通过在线预约的方式合理安排经营节约成本。
在市场竞争十分激烈情况下，商户会想出各种各样的办法去吸引新用户，其中以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费成为了O2O的一种重要营销方式，但如果投放优惠券的形式不恰当时，可能会造成一定的负面影响，例如，人们在生活中常常会收到各式各样关于优惠券或其他活动的短信或APP推送的信息，在大多数情况下，人们并不会去使用或在意这些优惠券，优惠券的随机推送并没有摸清用户的需要，此时会对多
