用户购买预测实战：2019 JDATA19 赛题深度解析与策略分享

"用户对品类下店铺的购买预测"是一篇关于大数据竞赛分析的文章，由作者杰少（天池ID:老师社会）在2019年6月发表。文章主要围绕2019年的某次大数据竞赛，探讨了以下几个关键知识点： 1. 赛题解析： - 赛题背景：介绍了比赛的起因和目的，可能涉及电商平台或市场行为预测。 - 比赛规则：涵盖了比赛的时间安排、赛制（可能包括训练集、验证集和测试集）、以及评分标准，强调了准确预测用户购买行为的重要性。 2. 数据探索与分析： - 数据概览：详细描述了数据集的结构，包括jdata_action、jdata_user、jdata_comment、jdata_product和jdata_shop等表，提供了数据的基本特征和维度。 - 单变量分析：分别对这些表中的数据进行了深入分析，如用户行为、用户属性、商品信息和店铺信息等。 - 特征变量关系：研究了特征变量之间的关联性，如用户行为与购买行为、用户与商品、用户与店铺之间的交互。 3. 算法建模： - 候选集构建：介绍了两种方法，暴力构建和启发式构建，旨在找到最有影响力的特征组合。 - 降噪处理：针对数据集中的噪声和异常值，提出了相应的处理策略。 - LGB建模：应用LightGBM等机器学习算法进行模型训练，通过用户、商品和店铺特征来预测购买行为。 4. 特征工程：重点介绍了如何从原始数据中提取和构建更有价值的特征，包括基于用户、商品和店铺的交叉特征。 5. 其他提升角度：文章可能还讨论了其他可以优化预测性能的方法，比如特征选择、模型集成、超参数调优等。 这篇文档对于理解大规模数据分析和预测任务中的关键步骤非常有帮助，特别是对于那些参与类似比赛或者希望提升电商数据分析能力的读者来说，提供了实用的策略和案例研究。"