优生801：京东杯泰达挑战赛用户购买预测分析

本次比赛的赛题是关于用户对品类下店铺的购买预测。京东零售集团作为第三方平台，拥有超过21万签约商家，为了满足消费者的购物需求和维持商家生态的繁荣和有序，需要对用户的购买行为进行精准地分析和预测。因此，本次比赛提供了来自用户、商家、商品等多方面的数据信息，包括商家和商品的内容信息、评论信息以及用户和商家之间的互动行为。 参赛队伍需要运用数据挖掘技术和机器学习算法，构建用户购买商家中相关品类的预测模型，并输出用户和店铺、品类的匹配结果，为精准营销提供高质量的目标群体。为了更好地理解数据，本赛题提供了用户行为、商品评论、商品信息、店铺信息、用户信息等5个数据表，这些数据将帮助参赛队伍分析和预测用户在某个目标品类下某个店铺的购买意向。 需要注意的是，由于需要预测的是用户未来7天内对某个目标品类下某个店铺的购买意向，因此时间相关的信息非常重要。参赛者需要针对2018年2月1日至2018年4月15日的两个半月内，用户的浏览、购买、收藏、评价、加购等数据信息，来预测接下来一个星期（4月16日至4月22日）可能进行购买的用户以及他们对哪些店铺感兴趣。 这个比赛目标是为了帮助京东零售集团更好地了解消费者的购买行为，并根据预测结果进行精准营销，提供高质量的目标群体。对于参赛队伍来说，他们将对数据进行清洗和特征工程处理，然后通过构建合适的模型来进行预测和匹配分析。 在细节上，参赛者可以考虑使用用户的浏览记录、购买历史、与商品和店铺的互动行为等信息来构建特征，然后选择适合的机器学习算法进行模型训练和预测。为了确保模型的准确性，参赛队伍可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能。 最后，参赛队伍需要提交最终的预测结果，包括用户和店铺的匹配情况。这些结果将为京东零售集团提供精准营销的依据，帮助他们更好地满足消费者的购物需求，维持商家生态的繁荣和有序。 总而言之，本次比赛旨在通过数据挖掘技术和机器学习算法构建用户购买商家中相关品类的预测模型，为精准营销提供高质量的目标群体。参赛者需要运用提供的用户行为、商品评论、商品信息、店铺信息、用户信息等数据进行分析和预测，并输出用户和店铺、品类的匹配结果。这将有助于京东零售集团更好地了解消费者的购买行为，并提供精准营销的依据，为用户和商家之间的匹配提供有价值的信息。