做一下阿里天池的天猫复购问题的特征工程，做的简单一些初学者版

好的，可以的。针对天猫复购问题，我们可以从用户、商品和交易等方面提取特征。以下是一些简单的特征工程步骤：

1. 用户特征：

- 用户购买过的商品数量
- 用户收藏和购物车的商品数量
- 用户常用的支付方式、收货地址、收货时间等信息
- 用户最近一次购买的时间距离当前时间的天数

2. 商品特征：

- 商品的价格、折扣信息等
- 商品的销售量、收藏量、评价数量等
- 商品的类别、品牌、产地等信息

3. 交易特征：

- 复购用户的历史购买次数及时间间隔
- 用户购买商品的种类、品牌、价格等信息
- 用户购买的时间、地点等信息

以上是一些简单的特征工程思路，可以根据实际情况调整和加强。希望对您有所帮助！

相关问题

用R语言做阿里云天池大赛工业蒸汽量预测

阿里云天池大赛工业蒸汽量预测是一个时间序列预测问题，可以使用R语言中的时间序列分析和建模工具进行解决。以下是一个简单的R语言代码示例，用于预测未来的蒸汽量。

首先，我们需要读入数据并对其进行预处理。这个数据集包含了两个变量：日期和蒸汽量。

# 读入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 转换日期格式
data$DATE <- as.Date(data$DATE, format = "%Y/%m/%d")

# 将日期设置为数据框的行名
rownames(data) <- data$DATE

# 移除日期变量
data$DATE <- NULL

接下来，我们可以绘制数据的时间序列图，以便更好地了解数据的性质。

# 绘制时间序列图
plot(data$V1, type = "l", xlab = "日期", ylab = "蒸汽量")

然后，我们可以使用时间序列分解方法，将时间序列分解为趋势、季节性和随机性三个部分，并对其进行可视化。

# 时间序列分解
ts.decomp <- decompose(data$V1)

# 可视化分解结果
plot(ts.decomp)

分解结果表明，该时间序列具有明显的季节性和趋势，但是随机性较小。

接下来，我们可以使用ARIMA模型进行时间序列预测。ARIMA模型是一种常用的时间序列建模方法，可以用于预测未来的蒸汽量。

# 拟合ARIMA模型
arima.model <- arima(data$V1, order = c(1, 1, 1), seasonal = list(order = c(0, 1, 1), period = 7))

# 预测未来7天的蒸汽量
forecast <- predict(arima.model, n.ahead = 7)

# 输出预测结果
print(forecast$pred)

以上代码中，我们使用ARIMA（1，1，1）模型，并将季节性设置为7，以便对一周内的季节性进行建模。最后，我们使用predict函数预测未来7天的蒸汽量，并输出预测结果。

这是一个简单的R语言示例，用于预测未来的蒸汽量。您可以根据实际情况进行修改和扩展，以获得更好的预测结果。

零基础入门nlp - 新闻文本分类天池赛特征工程

欢迎来学习NLP！新闻文本分类是一个非常经典的NLP任务，而天池赛是一个很好的实践平台。在这里，我们将重点关注特征工程。

特征工程是指从原始数据中提取有用的特征以供机器学习模型使用。对于文本分类任务，我们需要将文本数据转换为数值型特征，以便于算法进行处理。下面介绍几个常用的特征工程方法：

1. 文本分词

将文本数据分割成单个的词语，这是文本处理的第一步。中文分词比英文分词更为困难，可以使用jieba等分词库。分词后可以通过词频、TF-IDF等方式转换为数值特征。

2. 停用词过滤

停用词是指在文本中频繁出现但无实际意义的词语，比如“的”、“是”等。在文本分词之后，可以通过停用词过滤将这些无用的词语去除，从而减少特征维度。

3. 词向量

词向量是一种将文本数据转换为数值特征的方法，它能够保留单词之间的关系和语义信息。Word2Vec、GloVe、FastText等都是常用的词向量模型。

4. n-gram特征

n-gram是指文本中连续n个词语组成的序列。n-gram特征可以捕捉到文本中的局部信息，比如2-gram可以捕捉到相邻两个词语的搭配信息。

5. 主题模型

主题模型通过对文本数据进行潜在主题的提取，将文本数据转换为主题分布向量。LDA、LSA等都是常用的主题模型。

以上是一些常用的文本特征工程方法，不同的方法可以结合使用。在实际应用中，需要根据具体任务选择合适的特征工程方法。