【机器学习】Uplift Model 在电商营销中的因果归因分析

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一、介绍 在电商竞争激烈的环境下，精准营销对于提高用户购买转化率和企业效益至关重要。本项目旨在运用 Uplift Model 分析电商用户数据，识别对营销活动响应积极的用户群体，以便制定针对性策略，优化营销资源配置，提升营销效果。 二、数据生成与准备 数据基本信息 用户基本信息：用户 ID、年龄、性别（0 为女性，1 为男性）、注册时间（2010 - 2023 年）、地域（华北、华东、华南、西南、西北）、会员等级（1 - 普通会员，2 - 银牌会员，3 - 金牌会员）。 购买行为：购买次数（0 - 50 次）、购买金额（0 - 5000 元）、最近一次购买时间（2023 年 1 月 1 日 - 12 月 31 日）。 浏览行为：浏览商品类别（0 - 9）、浏览时长（0 - 100 分钟）、浏览频率（0 - 10 次）。 营销活动参与标识（0 - 未参与，1 - 参与），生成时确保 0 和 1 有一定比例分布（如 0.4 和 0.6 ………………………………