文件名称：predicting-behavior-of-new-costumers-based-on-cookies-data
文件大小：989KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 23:50:59
JupyterNotebook
基于Cookies数据的新服装消费者行为预测 目标 该项目的目标是建立分类器，以基于Cookie的历史记录来预测将来的购买行为，并确定哪些变量对购买最有帮助。 数据集说明 数据集包含在感兴趣的时期内购买产品或未购买产品的用户的历史记录。数据集包含54,584条记录和14个属性。 该数据集的一些特征是： is_buyer：一种功能，是二进制变量，编码为0或1，类似于目标功能。其余记录为定量值。 buy_freq：具有许多空值。 last_buy和last_visit：包含非常相似的信息。 uniq_urls：最小值为-1。这可以是一个占位符。 num_checkins：最大值过高，可能是离群值。 y_buy：作为目标值且不平衡的特征。 目标功能 目标特征是一个二进制变量，如果他们在感兴趣的时期内未购买产品，则编码为0；如果他们在感兴趣的时期内购买产品，则编码为1。目标功能高度不平
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predicting-behavior-of-new-costumers-based-on-cookies-data-main
----Cristina_Mulas_Project_Dstillery.ipynb(602KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------Cristina_Mulas_Project_Dstillery-checkpoint.ipynb(72B)
--------First Notebook-checkpoint.ipynb(200KB)
----functions.py(5KB)
----README.md(5KB)
----__pycache__()
--------functions.cpython-37.pyc(6KB)
----Dstillery_dataset.txt(2.15MB)