Python实战项目——O2O_优惠券使用情况分析（五）
O2O优惠券线下使用情况数据分析
一 项目简介
随着移动设备的完善和普及，移动互联网+各行各业进入了高速发展阶段，这其中以O2O（Online to Offline）消费最为吸引眼球。据不完全统计，O2O行业估值上亿的创业公司至少有10家，也不乏百亿巨头的身影。O2O行业关联数亿消费者，各类APP每天记录了超过百亿条用户行为和位置记录，因而成为大数据科研和商业化运营的最佳结合点之一。 以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费是O2O的一种重要营销方式。然而随机投放的优惠券对多数用户造成无意义的干扰。对商家而言，滥发的优惠券可能降低品牌声誉，同时难以估算营销成本。个性化投放是提高优惠券核销率的重要技术，它可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠，同时赋予商家更强的营销能力。
二 分析目标
- 分析店面客流量是否火爆的影响因素
- 分析顾客的消费习惯
- 分析投放的优惠券的使用情况
三 数据来源
本数据提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线上线下消费行为。
四 数据分析
本次分析仅使用线下交易数据
1 字段表:
线下消费情况表(ccf_offline_stage1_train.csv):
| Field | Description |
|---|---|