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京东智能优惠券发放系统
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本期项目主题
项目背景
目前电商平台的高速发展,各大电商平台之间的竞争尤为的激烈,增大新流量,培养老客户是提高自身竞争力尤为重要的一点。而优惠券的发放是拉新引流与盘活老客户的重要手段,但是优惠券的随意发送可能会适得其反,个性化的投放是提高优惠券使用率的重要技术。
项目内容
本次项目使用京东平台用户优惠券使用数据,来探究各个用户群体对于优惠券的使用情况从而来保证优惠券投放的使用率。主要利用三大方面维度特征来进行模型的搭建:一、商品特征:商品的销售价格、商品其他折扣等;二、消费者特征:用户单次购买商品数量、用户购买商品价格总额等;三:优惠券特征:优惠券折扣持续时间、优惠券适用商品数量。根据这些维度数据,来预测用户是否会使用优惠券,从而达到优惠券智能发放系统,提高优惠券的使用效果。
你将收获
  • 数据科学硬技能与软实力双提升
  • 针对热点课题完成的Python代码与报告
  • 与目标专业匹配的对口经历
  • 课程与项目证书
适合人群
留学申请
计划申请数据科学/分析学/人工智能/计算机/统计学等专业的同学
丰富简历
需要增加算法应用经历,实践完整流程,丰富简历的同学
锻炼技能
想要快速补充数据挖掘算法知识,并提升编程熟练度的同学
专业探索
希望加深对算法的理解和应用,提前感知专业与职业兴趣的同学
为什么要进行机器学习项目实战?
申请需要
数据科学/人工智能/计算机等申请看重申请人的算法能力及编程熟练度
录取偏好实践应用经历丰富,简历饱满的申请人
竞争中需要硬件与软件俱佳才有机会脱颖而出
本科积累
本科专业课程设置的局限,算法运用与编程技能欠佳
受自身机会与学校资源等的限制,对口高含金量经历缺乏
无法很好匹配专业对学生数据能力的要求,整体竞争力不强
想要通过做项目以提升背景,你是不是也遇到这样的问题?
资源有限,个性化不足
校内的课程设计项目通常在深度、广度、个性化方面都有不足,难有合适的独立项目机会
认知有限,项目难定
不确定哪类项目对自己的申请帮助最大,项目主题、所涉技能、后期申请应用都没有头绪
毫无经验,流程不熟
缺乏相应指导,自己开展毫无头绪,不清楚分析步骤、适用方法、研究侧重等
不会编程,学习艰难
编程基础薄弱,遇到报错无法解决,查看别人代码难以领会意图,学习过程艰难
针对以上常见问题,指南者留学打造机器学习项目实战
以机器学习算法为切入点,在各类实用场景下,由指导老师带领学员,
实践数据挖掘的完整流程,完成对数据的清洗,预处理,
实现各类算法搭建模型,并且进行调优与评价,探索机器学习的实际应用。
留学申请服务
精准针对留学申请,关键技能学习、专业实践应用、申请文书呈现、模拟面试准备,四大环节全覆盖
一对一项目推进
一对一答疑指导,与学员共同推进项目,提供项目解读、数据说明、经历应用等讲解
细致的配套课程
前期课程覆盖编程基础,Python数据处理,监督学习与无监督学习算法,模型优化与评价等内容
丰富的案例讲解
多案例精讲贯穿,包括二手房数据清洗,鸢尾花分类模型,公民收入预测模型,餐厅年度销售预测等
进度安排
1
学与练:
配套知识与技能补充(3-4周)
  • 基础与常用方法:缺失值处理、异常值处理、独热编码、包装法、过滤法、逻辑回归、决策树、Kmeans聚类
  • 工具学习:Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等
  • 案例精讲:链家二手房数据处理与分析、鸢尾花分类模型搭建、居民收入水平预测、餐厅年度销售额预测
2
测:
代码能力测试
3
用:
具体项目实战与论文报告产出(2-3周)
  • 针对项目主题、进行思路整理框架搭建
  • 利用相关数据完成预处理、特征工程、模型搭建与评价等工作
  • 完成项目论文报告
负责老师
指南者留学背景提升导师:梅老师
曾任抖音数据分析师,滴滴算法工程师
指导学生获得美赛O奖1次,F奖4次,国赛一等奖多次
累计开发设计数据科学背景提升项目60+
擅长方向
数学建模、机器学习、算法模型
学员印象
耐心、专业、负责、认真
辅导理念
时间是检验学习的唯一标准
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