商业分析 | 天猫优惠券使用预测

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一、数据预处理
二、变量选择
三、建模
四、解读业务

数据字典

数据源包括25317条用户数据，有年龄、职业、婚姻状况及天猫使用情况等....
该项目任务为建模并测试模型对“用户是否使用天猫优惠券”的预测效果

一、数据探索及预处理

1.职业情况

样本中蓝领、经理、技术人员最多，学生最少

data['job'].value_counts()
_______
#output:
blue-collar      5456
management       5296
technician       4241
admin.           2909
services         2342
retired          1273
self-employed     884
entrepreneur      856
unemployed        701
housemaid         663
student           533
unknown           163
Name: job, dtype: int64

下面是职业和使用优惠券情况的关系
可见学生、退休人员、失业人员这些低收入使用优惠券频率最高，蓝领、企业家这些高收入人群使用频率最低

可视化	数据
使用优惠券比例	image.png

2.年龄

2.1样本年龄分布

样本年龄分布

年轻人及老年人使用优惠券都比较多，中年使用优惠券情况都不多

2.2不同年龄段优惠券使用情况然后对年龄分箱

#将不同年龄人数等分为10份
age_group = pd.qcut(data['age'],19)
#不同年龄段的优惠券使用情况
data['coupon_ind'].groupby(age_group).mean()


#分三个年龄段，18-29，30-59，60-100
#对用 youth、middle-age、elder
def age_split(age):
    if age>17 and age<=29:
        return 'youth'
    elif age>=30 and age<=59:
        return 'middle-age'
    else:
        return 'elder'
data['age_split'] = data['age'].map(lambda x: age_split(x))

分类依据	分类后计数
各年龄段使用优惠券比例	image.png

3.婚姻状况

超出预想，通常以为婚后更会精打细算，想不到单身狗不仅单身还穷。太惨了
猜测婚姻情况与年龄、职业有关

不同婚姻状况使用优惠券比率

⬇️下面做各职业的婚姻情况统计，可见收入高群体已结婚率更高，所以使用优惠券情况少

sns.set(font_scale=1.5) #初始化seaborn配置,并设置字体大小
sns.countplot(y='job',hue='marital',data=data,palette='Set1')

各职业婚姻情况

4.输出预处理

前五条数据

4.1one-hot编码
data.drop('ID',axis=1,replace=True)
data = pd.get_dum

4.2去掉‘ID’以及重复列
data1 = pd.get_dummies(data)

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