6次夺冠！大数据竞赛实战方案与优化策略揭秘

本文档分享了作者参加过的九个大数据竞赛的解决方案，这些竞赛涵盖了推荐系统、资金流动预测、用户行为预测等多个领域。以下是各个比赛的关键知识点： 1. 阿里移动推荐算法竞赛： - 数据源包括用户行为表（如点击、收藏等操作）和商品信息表，通过分析用户过去一个月的行为数据，预测12月19日的购买行为。 - 特征工程涉及用户、商品、类别以及它们之间的交互，采用统计、比率、排名和交叉竞争等多种方法构建特征，时间粒度细化到月、周、天和小时。 - 因样本不平衡（1:300），策略是选择更可能被购买的商品进行预测，并考虑双12促销活动、刷单和爬虫等因素的影响。 - 模型采用二分类，通过优化处理样本和特征选择来提高模型性能。 2. 余额宝资金流动预测： - 数据集包含用户申购赎回记录、用户信息和市场利率数据，目标是预测未来资金流向。 - 数据预处理包括汇总为每日总量，提取日期特征如工作日、节假日等，以及特定时间段的模式。 - 使用回归模型进行预测，注意通过稳定期数据训练，剔除操作次数少或金额异常的用户，以及新用户和流失用户，以降低预测误差。 3. 新浪微博互动预测： - 数据来源于博文中用户发布的微博、粉丝信息以及用户互动行为（转发、点赞、评论）。 - 预测目标是用户未来的互动行为，但文档未详述具体建模细节。 在这九个比赛中，作者共六次取得了top10的成绩，这表明他们对大数据处理、特征工程、模型选择和优化有深入的理解和实践经验。通过这些竞赛，参与者不仅可以提升数据分析和机器学习技能，还能了解如何在实际场景中解决复杂的问题。