第1章 绪论

1.1 课题背景

互联网技术飞速发展，O2O（Online To Offline）电子商务模式快速兴起，成为线上线下消费之间重要的桥梁，在O2O模式下，优惠券被广泛地用来吸引用户并且促进线下消费，传统的优惠券发放方式缺乏准确性，造成了大量的无效优惠券被发出，既加大了商家的营销成本又降低了用户的购物体验。 为了提高优惠券的投放效果，个性化投放策略就出现了，以决策树为依据进行O2O优惠券个性化投放应用的研究，其目的就是通过对用户以往消费数据的分析，挖掘出用户的消费偏好、行为模式，从而达到精准发放优惠券的目的。此研究可以提高优惠券使用率，增强用户粘性，给商家带来更高的营销收益。因此该课题有重要的理论价值和现实意义。

1.2 目的和意义

O2O电子商务飞速发展的时代背景下，优惠券是线上与线下消费相融合的重要媒介，因此对于优惠券投放策略进行优化就显得十分必要，基于决策树的O2O优惠券个性化投放应用研究，就是通过对用户历史消费数据进行深度挖掘，用决策树算法对用户行为做精确分析，从而达到优惠券个性化投放的目的。 本文的研究目的在于提高优惠券投放效率和使用率，避免资源的浪费，以个性化投放的方式，使每一张优惠券都能准确地到达目标消费者手中，从而提升用户消费体验与满意度，并且减小商家的营销成本，实现双赢。 另外，该研究还有重要的理论意义和现实意义，它不但可以充实完善O2O电子商务领域的研究内容、推进个性化营销理论的进一步发展，并且还能给O2O平台赋予科学有效的优惠券投放策略，提升市场竞争力，同时对其他行业的个性化营销和消费者行为分析有借鉴意义，为数字化营销、精准营销的发展提供有力的支持。

1.3 国内外研究现状

国内有关决策树的O2O优惠券个性化投放应用研究已经取得了一定成果。研究者根据电商平台用户历史消费数据，即优惠券领取时间、使用频率、消费偏好等来构造特征集，用决策树算法把上述的特征作为模型输入进行训练，从而得到在不同情况之下用户对于优惠券的响应情况预测，通过对模型参数和特征的选择不断地优化，研究人员实现了优惠券精准投放的目标，有效提高了用户的使用率以及商家的营销效果，另外国内的一些电商平台也开始了将个性化的投放策略运用到实际经营中，在数据分析的基础上对优惠券发放与使用流程加以改善，从而进一步提高用户体验。 国外关于决策树在O2O优惠券个性化投放的应用研究同样受到重视。很多学者、机构都在研发更高效、准确的算法模型来解决越来越复杂的用户行为和消费环境，他们除了考察用户的过往消费数据之外，也尝试将社交媒体活动、地理定位等外部因素加入到特征集中，从而提高模型的预测能力。同时国外一些电商平台也在积极采用个性化的投放策略，通过数据分析优化优惠券的设计和发放方式，从而吸引更多用户、提升他们的消费意愿。 就目前国内外关于决策树的O2O优惠券个性化投放应用的研究而言，已经取得了不少进展，用户行为越来越多样、复杂化，怎样提高模型预测精度和泛化能力，怎样将个性化投放策略更好地运用到实际运营中去，还是当前研究的重要问题。

1.4论文研究的内容以及组织结构

第一章绪论，第一章主要对以决策树为依据的O2O优惠券个性化投放应用研究系统的研究背景及意义进行阐述，信息技术飞速发展、互联网全面渗透的时代已经到来，数据泛滥的新纪元到来了，在这个数据驱动的时代里，由于具有自身的特点和优势，O2O(Online To Offline)电子商务模式正在慢慢改变人们的消费习惯，而O2O模式中，优惠券是重要的营销手段之一，它的精准化投放对于提高用户体验、增强商家竞争力、优化资源配置有很重要的作用。

第二章是可行性分析，即对O2O优惠券个性化投放应用的经济性、技术性以及操作性进行分析，从经济性上考虑了系统的开发、维护和升级所需要的成本，并同预期收益相比较来保证项目具有经济效益。

第三章是需求分析，该章详细分析了O2O优惠券个性化投放应用的功能需求和非功能需求，功能需求方面根据系统日常运营的实际需求，整理出用户管理、优惠券行为数据管理、数据分析可视化、优惠券使用情况预测等各项功能。

第四章是系统设计，是本文的重点部分，给出了O2O优惠券个性化投放应用的系统架构详细设计和一些主要功能模块的设计说明。 第五章是系统实现部分，即对系统的各个模块进行具体实现并加以说明。

第六章系统测试，本章为O2O优惠券个性化投放应用的测试章节，在前面几章的基础上对系统进行测试、运行检查是否存在严重问题，并及时加以解决。

第2章 可行性分析

2.1　经济可行性

从经济可行性来说，以决策树为支撑的O2O优惠券个性化投放研究具有明显的优势。O2O市场的不断扩张和竞争的日趋激烈，商家对于精准营销的需求也越来越大。个性化的优惠券投放可以准确找到目标用户，从而提高优惠券的使用率以及转化率，有效地降低营销成本，提高营销效果，另外通过对数据的分析商家可以了解用户的消费喜好及行为习惯，从而给以后产品开发、市场策略等提供有力的支持。因此，就经济而言，该研究既可以使商家获得直接的经济效益，又可以促进整个O2O行业的发展，有广阔的市场前景和经济效益。

2.2　技术可行性

在技术可行性方面，以决策树为基础的O2O优惠券个性化投放应用研究有很强的技术支持，Django是一个高级Python Web框架，具有高效、灵活和可扩展性等优点，给后端开发打下了良好的基础，Vue.js是前端主要框架之一，它轻量级、易于学习、性能好等特点，可以给用户提供流畅、交互性强的界面体验，scikit-learn作为一个机器学习库，为决策树模型的建立和训练提供方便。因此基于决策树的O2O优惠券个性化投放应用研究在技术上具有很高的可行性。

2.3　操作可行性

操作可行性上该研究也具有很大的优势，数据的收集与处理是研究的基础，目前电商平台、社交媒体等平台已经积累了大量的用户数据，给研究提供丰富的数据源，决策树算法属于成熟的机器学习算法，其原理及实现过程简单易懂，容易被开发人员掌握和使用，利用Django+Vue.js的开发框架使系统的开发部署更为高效便捷，并且降低操作难度以及成本，因此从操作性上讲该研究有很高的可行性、实用性。

2.4文档截图

2.5 项目功能截图