Starbucks-challenge:该项目是机器学习工程Udacity课程的一部分

星巴克挑战 星巴克为注册用户提供了一个应用程序。 他们可以在店内付款或订购咖啡以提货。 该应用程序为用户提供奖励积分。 星巴克希望分析客户行为并将其个性化报价发送给他们。 他们已经从星巴克移动应用程序收集了客户的行为。 人们产生各种事件，包括接收要约，打开要约和进行购买。 可以发送三种类型的报价：“买一送一（BOGO）”，“折扣”和“信息性”。 •在BOGO优惠中，用户需要花费一定的金额才能获得等于该阈值金额的奖励。 •折扣时，用户获得的奖励等于所花费金额的一小部分。 •在信息性报价中，没有奖励，但是也没有期望用户花费的必要金额。 星巴克每隔几天就会向移动应用程序的用户发送一个报价。 要约可以仅仅是饮料的广告或诸如折扣或BOGO之类的实际要约。 某些用户在某些星期内可能没有收到任何优惠。 并非所有用户都收到相同的报价。 以下步骤有助于设计优化的报价策略。 一个。 开发一套启发式方法