مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه
طرح مسئله

پرسش اصلی

هدف پروژه پیش‌بینی سفارش در شبکه خرده‌فروشی، ساخت مدلی است که برای هر خرده‌فروش، احتمال خرید «برند هدف» را در بازهٔ زمانی آینده (بازهٔ برچسب) پیش‌بینی کند.

این پروژه یک مسئلهٔ دسته‌بندی دودویی (Binary Classification) است: خروجی مدل باید برای هر خرده‌فروش یک احتمال بین ۰ و ۱ باشد که نشان می‌دهد آن خرده‌فروش در بازهٔ هدف، سفارشی شامل برند هدف ثبت می‌کند یا خیر و نتیجه پیش‌بینی خود را در قالب یک متغیر دودویی 0 و 1 ارائه کند. 

این مسئله مستقیماً بازتاب یکی از کاربردهای واقعی بخش علوم داده در چنین کسب‌و‌کارهایی است: هدف‌گیری هوشمند خرده‌فروش‌ها برای کمپین‌های فروش یک برند مشخص، بدون اتکا به تخفیف یا تغییر قیمت.

معرفی داده‌ها

  • داده‌ها به‌صورت کاملاً ناشناس‌سازی‌شده (Anonymized) و تجمیع‌شده (Aggregated) در اختیار کسانی که می‌خواهند پروژه را انجام دهند قرار می‌گیرد (هیچ تراکنش خامی و هیچ شناسهٔ واقعی‌ای در فایل‌ها وجود ندارد).
  • هر سطر از داده، معرف یک خرده‌فروش است (یک ردیف به‌ازای هر خرده‌فروش*) و ستون‌ها ویژگی‌های رفتاری تجمیع‌شدهٔ آن خرده‌فروش تا پیش از بازهٔ هدف هستند.

نوع مقادیر هر یک از متغیرها (ستون‌ها) در چند سطر از داده‌ها در جدول زیر به عنوان نمونه قابل مشاهده است:

n_orders n_lines total_revenue avg_line_value n_brands n_categories total_boxes recency_days tenure_days last_max_line orders_per_month target_hist_orders target_hist_revenue ever_bought_target days_since_target rid label
1141631995460154145241624754252364534401.313934643201891131
2011629113444002509779629313302501085435702.40000671
85489141053730002884534435389702671697739209.5500001650
402243281636900146501655142538267613286964.495107115730115680
115519333317003515148482183291961183260561.681756048801183470
3113497501003179546642126104481739090000930
3227940184128001440291351529231272958260803.5313037150411111361
4215255813870003671965028532452713618119004.6500001991
251352175309000161134014461600224575641083.350000650
111431977825500022687366546566427233443480012.24743087730017981
1880137839510017229940233101172661239130602.0300001410
826719436860276706484252202247729068800.970000990
3727513216039304596521479125727513000.720000160
111501580089200105339284561531166459568301.9900001980
219119372973002128898025411424268921006162.3511746550812081140
960108566950018094492196849113432862642.3900001780
101646890871700013790584816727026910625989011.263638156501117590
1334691151769400024557982504822027014030190014.78176292985601971
7642485932970002026721266662132681748384508.5131120902901382020
640558639740139659941544322246371428640.73000080

معرفی متغیرها

نام متغیر شرح
rid شناسهٔ ناشناس خرده‌فروش (بی‌معنا و بازگشت‌ناپذیر)
n_orders تعداد سفارش‌های مجزا در تاریخچه
n_lines تعداد سطرهای سفارش (اقلام)
total_revenue مجموع ارزش خالص خرید (از پیش در تعداد ضرب شده)
avg_line_value میانگین ارزش هر سطر سفارش
n_brands تعداد برندهای مجزای خریداری‌شده
n_categories تعداد دسته‌های اصلی مجزا
total_boxes مجموع تعداد کارتن/واحد خریداری‌شده
recency_days تعداد روز از آخرین سفارش
tenure_days تعداد روز از اولین سفارش (طول عمر)
last_max_line بزرگ‌ترین ارزش یک سطر سفارش
orders_per_month فراوانی سفارش در ماه
target_hist_orders سفارش‌های گذشته شامل برند هدف (پیش از بازه)
target_hist_revenue درآمد گذشته از برند هدف (پیش از بازه)
ever_bought_target ۱ اگر تاکنون برند هدف را خریده باشد
days_since_target روز از آخرین خرید برند هدف (۹۹۹۹ = هرگز)
label فقط در دادهٔ آموزش — ۱ اگر در بازهٔ هدف برند را بخرد
شناسهٔ خرده‌فروش (rid) با تابع درهم‌ساز نمک‌دار (Salted SHA-256) ناشناس‌سازی شده و سپس به یک عدد صحیح بی‌معنا نگاشت شده است؛ ترتیب این شناسه‌ها هیچ اطلاعاتی دربارهٔ برچسب یا هویت واقعی خرده‌فروش منتقل نمی‌کند و بازگشت‌پذیر نیست.
برای دریافت نسخه کامل داده‌ها به بخش بعد مراجعه کنید. 
Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors