一、项目背景

      商家有时会在特定的日期（如节礼日甩卖、"黑色星期五 "或 "双十一（11 月 11 日）"）开展大型促销活动（如折扣或现金券），以吸引大量新买家。但是，很多被吸引来的买家都是一次性的，他们在这次消费之后就再也没有购买，针对这些用户的促销活动并没有给店铺带来未来销售的增加。为了缓解这个问题，商家必须确定哪些人可以转化为重复购买者。通过对这些潜在的忠诚客户进行精细化营销，商家可以大大降低促销成本，提高投资回报率（ROI）。 众所周知，在网络广告的领域，用户精准定位具有极大的挑战性，尤其是对于新买家。不过，借助天猫长期积累的用户行为日志，我们或许可以解决这个问题。在本次项目中，我们提供了一组商家以及他们在 "双 11"促销活动中获得的新买家。你的任务是在给定商家中预测其中哪些新买家会在未来成为忠实客户。换句话说，你需要预测这些新买家在未来六个月内再次在同一个商家购买商品的概率。我们给出一个包含约 20 万用户的数据集进行训练，另一个规模相近的数据集进行测试。与案例类似，你可以提取任何特征，然后用其他工具进行训练，最终得到模型的预测结果

二、项目目标

      1.精准预测新用户是否会在 6 个月内再次从同一店铺购买商品。

三、实现工具

      Python3：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。

注：本课程仅供在线实习班级使用。