Kaggle: Elo顾客忠诚度预测

Kaggle：Elo顾客忠诚度预测问题

• 1. 问题分析

• • 1.1 提供的数据文件：
  • 1.2 具体任务：

• 2. 数据预处理与分析阶段

  • 2.1 训练集和测试集文件
  • 2.2 历史交易记录文件和新交易记录文件
  • 3. 特征工程构建过程
  • *3.1 训练集和测试集
    • *3.1.1 将时间字段转换为特征

• 3.2 历史交易文件（historical_transactions）和新交易文件（new_transactions）

• • 首先对缺失值进行填补（处理缺省值），随后进行独热编码转换（one-hot表达）

  • 3.2.2 解析'date_of_purchase'字段的时间信息，并结合后续步骤（提取时间信息, 以及）

  • 4. 训练模型

  • 参考链接：

1. 问题分析

巴西最大的支付品牌之一与多家商家建立了合作关系，并通过这些合作关系为持卡人提供促销活动或折扣优惠。然而这些促销活动是否既适用于消费者也适用于商家？客户对他们的服务体验有何看法？在本次竞赛中研究团队将通过分析客户忠诚度的相关信号来开发出一个算法系统在线识别并推荐给每位消费者最适合的促销活动或优惠折扣。

1.1 提供的数据文件：

我们先来看一下提供的数据文件：

    import os