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阿里雲天池大賽賽題解析：機器學習篇

為了解決優惠券代碼的問題，作者天池平臺 這樣論述：

本書聚焦機器學習演算法建模及相關技術，以工業蒸汽量預測、天貓用戶重複購買預測、O2O優惠券預測和阿裡雲安全惡意程式檢測等四個天池經典賽題作為實戰案例，針對實際賽題按照賽題理解、資料探索、特徵工程、模型訓練、模型驗證、特徵優化、模型融合等步驟，將賽題的解決方案從0到1層層拆解、詳細說明，在展現專業選手解題過程的同時，配以豐富的相關技術知識作為補充。本書從經典商業案例出發，內容由淺入深、層層遞進，既可以作為專業開發者的參考用書，也可以作為參賽選手研讀專業演算法的實戰手冊。 本書由阿里雲天池平臺編寫。天池已經舉辦了超過200場來自真實業務場景的競賽，每場賽事沉澱的課題和資料集，將

永久在天池保留和開放。天池已成為在校學生踏入職場前的虛擬實踐基地，也成為聚集40萬資料人才，孵化2000余家資料創新工作室的資料智慧大社區。此書對天池大賽機器學習的經典賽題進行了系統地梳理，是一本真正意義上的實操手冊。 賽題一 工業蒸汽量預測 1 賽題理解 2 1.1 賽題背景 2 1.2 賽題目標 2 1.3 數據概覽 2 1.4 評估指標 3 1.5 賽題模型 4 2 資料探索 6 2.1 理論知識 6 2.1.1 變數識別 6 2.1.2 變數分析 6 2.1.3 缺失值處理 10 2.1.4 異常值處理 11 2.1.5 變數轉換 14 2.1.6 新變數生成 15

2.2 賽題資料探索 16 2.2.1 導入工具包 16 2.2.2 讀取數據 16 2.2.3 查看數據 16 2.2.4 視覺化資料分佈 18 2.2.5 查看特徵變數的相關性 26 3 特徵工程 33 3.1 特徵工程的重要性和處理 33 3.2 資料預處理和特徵處理 33 3.2.1 數據預處理 33 3.2.2 特徵處理 34 3.3 特徵降維 38 3.3.1 特徵選擇 39 3.3.2 線性降維 44 3.4 賽題特徵工程 45 3.4.1 異常值分析 45 3.4.2 *大值和*小值的歸一化 46 3.4.3 查看資料分佈 47 3.4.4 特徵相關性 48 3.4.5 特徵

降維 48 3.4.6 多重共線性分析 49 3.4.7 PCA處理 50 4 模型訓練 52 4.1 回歸及相關模型 52 4.1.1 回歸的概念 52 4.1.2 回歸模型訓練和預測 52 4.1.3 線性回歸模型 52 4.1.4 K近鄰回歸模型 54 4.1.5 決策樹回歸模型 55 4.1.6 集成學習回歸模型 58 4.2 賽題模型訓練 61 4.2.1 導入相關庫 61 4.2.2 切分數據 62 4.2.3 多元線性回歸 62 4.2.4 K近鄰回歸 62 4.2.5 隨機森林回歸 63 4.2.6 LGB模型回歸 63 5 模型驗證 64 5.1 模型評估的概念和方法 64

5.1.1 欠擬合與過擬合 64 5.1.2 模型的泛化與正則化 68 5.1.3 回歸模型的評估指標和調用方法 70 5.1.4 交叉驗證 72 5.2 模型調參 75 5.2.1 調參 75 5.2.2 網格搜索 76 5.2.3 學習曲線 77 5.2.4 驗證曲線 78 5.3 賽題模型驗證和調參 78 5.3.1 模型過擬合與欠擬合 78 5.3.2 模型正則化 81 5.3.3 模型交叉驗證 82 5.3.4 模型超參空間及調參 85 5.3.5 學習曲線和驗證曲線 89 6 特徵優化 93 6.1 特徵優化的方法 93 6.1.1 合成特徵 93 6.1.2 特徵的簡單變換 93

6.1.3 用決策樹創造新特徵 94 6.1.4 特徵組合 94 6.2 賽題特徵優化 96 6.2.1 導入數據 96 6.2.2 特徵構造方法 96 6.2.3 特徵構造函數 96 6.2.4 特徵降維處理 96 6.2.5 模型訓練和評估 97 7 模型融合 100 7.1 模型優化 100 7.1.1 模型學習曲線 100 7.1.2 模型融合提升技術 100 7.1.3 預測結果融合策略 102 7.1.4 其他提升方法 105 7.2 賽題模型融合 106 7.2.1 導入工具包 106 7.2.2 獲取訓練資料和測試資料 106 7.2.3 模型評價函數 107 7.2.4 採

用網格搜索訓練模型 107 7.2.5 單一模型預測效果 109 7.2.6 模型融合Boosting方法 115 7.2.7 多模型預測Bagging方法 118 7.2.8 多模型融合Stacking方法 119 7.2.9 模型驗證 127 7.2.10 使用lr_reg和lgb_reg進行融合預測 127 賽題二 天貓用戶重複購買預測 1 賽題理解 130 1.1 賽題背景 130 1.2 資料介紹 131 1.3 評估指標 133 1.4 賽題分析 134 2 資料探索 137 2.1 理論知識 137 2.1.1 缺失資料處理 137 2.1.2 不均衡樣本 138 2.1.3

常見的資料分佈 141 2.2 賽題資料探索 144 2.2.1 導入工具包 145 2.2.2 讀取數據 145 2.2.3 資料集樣例查看 145 2.2.4 查看資料類型和資料大小 146 2.2.5 查看缺失值 147 2.2.6 觀察資料分佈 148 2.2.7 探查影響複購的各種因素 150 3 特徵工程 155 3.1 特徵工程介紹 155 3.1.1 特徵工程的概念 155 3.1.2 特徵歸一化 155 3.1.3 類別型特徵的轉換 156 3.1.4 高維組合特徵的處理 156 3.1.5 組合特徵 157 3.1.6 文本表示模型 157 3.2 賽題特徵工程思路 158

3.3 賽題特徵工程構造 160 3.3.1 工具導入 160 3.3.2 數據讀取 160 3.3.3 對資料進行記憶體壓縮 161 3.3.4 資料處理 163 3.3.5 定義特徵統計函數 164 3.3.6 提取統計特徵 166 3.3.7 利用Countvector和TF-IDF提取特徵 170 3.3.8 嵌入特徵 170 3.3.9 Stacking分類特徵 171 4 模型訓練 179 4.1 分類的概念 179 4.2 分類相關模型 179 4.2.1 邏輯回歸分類模型 179 4.2.2 K近鄰分類模型 180 4.2.3 高斯貝葉斯分類模型 182 4.2.4 決策樹分

類模型 182 4.2.5 集成學習分類模型 183 5 模型驗證 186 5.1 模型驗證指標 186 5.1.1 準確度 186 5.1.2 查準率和查全率 188 5.1.3 F1值 189 5.1.4 分類報告 189 5.1.5 混淆矩陣 189 5.1.6 ROC 190 5.1.7 AUC曲線 190 5.2 賽題模型驗證和評估 190 5.2.1 基礎代碼 190 5.2.2 簡單驗證 191 5.2.3 設置交叉驗證方式 192 5.2.4 模型調參 194 5.2.5 混淆矩陣 195 5.2.6 不同的分類模型 198 5.2.7 自己封裝模型 205 6 特徵優化 21

1 6.1 特徵選擇技巧 211 6.2 賽題特徵優化 213 6.2.1 基礎代碼 213 6.2.2 缺失值補全 213 6.2.3 特徵選擇 213 賽題三 O2O優惠券預測 1 賽題理解 222 1.1 賽題介紹 222 1.2 賽題分析 223 2 資料探索 225 2.1 理論知識 225 2.1.1 資料探索的定義 225 2.1.2 資料探索的目的 226 2.1.3 相關Python包 226 2.2 初步的資料探索 226 2.2.1 數據讀取 226 2.2.2 數據查看 227 2.2.3 資料邊界探索 231 2.2.4 訓練集與測試集的相關性 232 2.2.5

資料統計 236 2.3 資料分佈 238 2.3.1 對文本資料的數值化處理 238 2.3.2 資料分佈視覺化 242 3 特徵工程 246 3.1 賽題特徵工程思路 246 3.2 賽題特徵構建 248 3.2.1 工具函數 248 3.2.2 特徵群生成函數 250 3.2.3 特徵集成函數 256 3.2.4 特徵輸出 257 3.3 對特徵進行探索 260 3.3.1 特徵讀取函數 260 3.3.2 特徵總覽 261 3.3.3 查看特徵的分佈 262 3.3.4 特徵相關性分析 265 4 模型訓練 266 4.1 模型訓練與評估 266 4.2 不同演算法模型的性能對比 27

1 4.2.1 樸素貝葉斯 271 4.2.2 邏輯回歸 271 4.2.3 決策樹 272 4.2.4 隨機森林 272 4.2.5 XGBoost 273 4.2.6 LightGBM 274 4.2.7 不同特徵效果對比 274 4.3 結果輸出 274 5 模型驗證 276 5.1 評估指標 276 5.2 交叉驗證 276 5.3 模型比較 279 5.4 驗證結果視覺化 282 5.5 結果分析 289 5.6 模型調參 290 5.7 實際方案 292 6 提交結果 299 6.1 整合及輸出結果 299 6.2 結果提交及線上驗證 302 賽題四 阿裡雲安全惡意程式檢測 1

賽題理解 306 1.1 賽題介紹 306 1.2 賽題分析 307 2 資料探索 310 2.1 訓練集資料探索 310 2.1.1 資料特徵類型 310 2.1.2 資料分佈 311 2.1.3 缺失值 312 2.1.4 異常值 312 2.1.5 標籤分佈 313 2.2 測試集資料探索 314 2.2.1 資料資訊 314 2.2.2 缺失值 315 2.2.3 資料分佈 315 2.2.4 異常值 315 2.3 資料集聯合分析 316 2.3.1 file_id分析 316 2.3.2 API分析 317 3 特徵工程與基線模型 318 3.1 特徵工程概述 318 3.1.1

特徵工程介紹 318 3.1.2 構造特徵 318 3.1.3 特徵選擇 319 3.2 構造線下驗證集 319 3.2.1 評估穿越 319

優惠券代碼進入發燒排行的影片

結合無線智慧卡與 NFC 通訊的 M-Coupon 機制

為了解決優惠券代碼的問題，作者李佩霜 這樣論述：

近場通訊(Near Field Communication，簡稱 NFC)是個短距離且不須實體接觸即可傳輸資料的無線傳輸技術。隨著行動電話軟硬體技術蓬勃發展，使用者使用智慧型手機所提供之服務或應用程式已成為常態，各式NFC應用程式(App)也應運而生，滿足了人們工作與日常生活中不同需求。因手機的普及化，行動商務快速成長，不只是購物數位化，優惠券也跟著數位化。本研究結合手機內建之NFC技術，應用於優惠券數位與行動化。為有效保障優惠券的安全性，本論文提出結合無線智慧卡與NFC通訊的 M-Coupon機制，考量其通訊過程中訊息安全性與存取控制，藉由有效的認證方式，維護其安全性。

亞馬遜跨境電商運營手冊

為了解決優惠券代碼的問題，作者史先賀 這樣論述：

本書詳細介紹了亞馬遜平臺的相關操作和運營技巧，緊密圍繞賣家的日常實操，系統講解了亞馬遜平臺的賣家帳戶註冊、後臺操作、選品上架、FBA、運營打法、收款方式、產品Listing優化、供應商篩選、店鋪安全等內容，並用大量的示例圖片詳細解讀了運營過程中的各種操作流程。 本書旨在幫助新手賣家快速學習在亞馬遜平臺開店的知識並熟練掌握店鋪運營的技巧，針對性強、方法實用，具有易學、易懂、易操作的特點，是新手賣家不可或缺的亞*遜運營工具書。同時，本書也可供傳統外貿從業者、個人創業者及想轉型做跨境電商的人士閱讀和使用。   史先賀，亞馬遜資深創業者，雨果網活躍作者，兩家跨境電商公司創始人。在

5年多的亞馬遜運營中，打造出了多個類目的Bestseller產品，在自己成功的同時，還經常撰寫亞馬遜跨境方面的文章，以幫助那些沒有跨境經驗的小白賣家們，文章累計閱讀量超過百萬人次。 第1章  跨境電商平臺與亞馬遜   第2章  快速成為亞馬遜賣家 2.1  亞馬遜全球開店專案 2.2  註冊亞馬遜賣家帳戶的方式 2.3  個人賣家帳戶和專業賣家帳戶的區別和轉換 2.4  亞馬遜賣家帳戶的註冊流程 2.6  在亞馬遜平臺上開店的相關費用 2.7  亞馬遜平臺的主要店鋪模式 2.8  亞馬遜店鋪的預算及資金周轉週期 2.9  結算與收款 2.10  亞馬遜平臺的運行規則 2.1

1  帳戶關聯和規避措施 2.12  開Case   第3章  “產品為王”的運營原則 3.1  選品的重要性 3.2  新手賣家在選品時應遵循的九大原則 3.3  新手賣家在選品過程中的常見誤區 3.4  競爭對手是新手賣家□好的選品老師 3.5  如何打造好產品 3.6  選品的思路及產品利潤的計算方法 3.7  常用的選品方法 3.7.1  數據化選品法 3.7.2  亞馬遜排行榜單選品法 3.7.3  優秀店鋪觀察法 3.7.4  類目精挖選品法 3.7.5  1688網站選品法 3.7.6  國外社交媒體選品法 3.7.7  供應商產品線深挖選品法 3.8  如何選擇可以長期合作的供

應商 3.8.1  如何尋找供應商 3.8.2  如何判斷供應商的實力和服務水準   第4章  FBA 4.1  FBA概述 4.2  首批備貨數量的確定 4.4  海外倉 4.5  新手賣家如何選擇物流方式 4.6  FBA發貨前的準備工作 4.7  上傳商品到亞馬遜店鋪的方式 4.8  產品進入FBA倉庫時常見的問題及其應對措施   第5章  賣家後臺的基本操作 5.1  登錄賣家後臺的方式 5.2  賣家後臺操作介面詳解 5.3  賣家後臺的更多功能 5.4  賣家後臺的“設置”詳解 5.5  賣家後臺的“買家消息”詳解   第6章  產品Listing的打造 6.1  產品Listin

g的概念和重要性 6.2  A9演算法詳解 6.3  產品Listing的創建和優化 6.4  產品的定價策略 6.4.1  新產品的定價策略 6.4.2  產品上升期的定價策略 6.4.3  產品成熟期的定價策略 6.5  亞馬遜平臺的各種碼 6.5.1  ASIN 6.5.2  UPC 6.5.3  EAN 6.5.4  SKU碼 6.5.5  FNSKU碼 6.5.6  GCID 6.6  亞馬遜平臺的3個徽章 6.6.1  Best Seller徽章 6.6.2  Amazon’s Choice徽章 6.6.3  New Release徽章   第7章  亞馬遜站內PPC廣告 7.1 

亞馬遜站內PPC廣告概述 7.1.1  亞馬遜站內PPC廣告的類型 7.1.2  亞馬遜站內PPC廣告的競價機制 7.2  下載及分析廣告報告 7.3  否定關鍵字 7.4  廣告中的ACoS   第8章  亞馬遜站內流量 8.1  亞馬遜站內流量的來源 8.2  如何提升產品的搜索權重 8.3  亞馬遜購物車   第9章  亞馬遜站內促銷工具 9.1  秒殺 9.2  購買折扣 9.3  買一贈一 9.4  免運費促銷 9.5  社交媒體促銷代碼 9.6  優惠券   第10章  產品評論和買家回饋 10.1  產品評論詳解 10.2  買家回饋詳解   第11章  跟賣及其應對對策 11

.1  跟賣 11.2  跟賣的應對對策   第12章  亞馬遜站外引流 12.1  站外引流的概念和前提 12.2  站外引流的主要平臺   第13章  賣家帳戶被關閉的原因及申訴 13.1  賣家帳戶被關閉的原因 13.2  賣家帳戶被關閉後的申訴   第14章  賣家帳戶的績效指標及維護 14.1  客戶服務績效 14.2  商品政策合規性 14.3  配送績效 14.4  買家之聲   第15章  亞馬遜KYC審核及增值稅問題 15.1  KYC審核 15.2  增值稅問題