2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛数据集解析与实战指南

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2023 年泰迪杯数据挖掘挑战赛数据集主要来源于某电商平台的用户行为日志，包含用户 ID、商品 ID、行为类型（点击、收藏、加购、购买）、时间戳等核心字段。数据集时间跨度为 3 个月，总计约 200 万条记录。通过对数据分布的初步分析，我们发现：

用户行为呈现明显的长尾分布，少数高频用户贡献了大量行为数据
商品曝光存在冷启动问题，约 30% 的商品仅有不到 10 次交互记录
时间维度上，周末的用户活跃度比工作日高出约 40%

处理原始数据时，我们需要重点关注三个环节：缺失值处理、异常值修正和数据标准化。以下是关键步骤的 Python 实现：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取原始数据
df = pd.read_csv('teddy2023.csv')

# 处理缺失值（采用前后填充法）df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 识别异常值（基于 3σ 原则）for col in ['duration', 'click_count']:
    mean = df[col].mean()
    std = df[col].std()
    df = df[(df[col] > mean-3*std) & (df[col] < mean+3*std)]

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
df[['price','sales']] = scaler.fit_transform(df[['price','sales']])

有效的特征工程能显著提升模型表现。针对该数据集，我们可以从以下维度构建特征：

时序特征：用户最近 7 天活跃天数、上次行为距今时长
统计特征：用户历史点击转化率、商品平均停留时长
组合特征：用户 - 商品交叉统计（如特定用户对某类商品的偏好程度）

# 构建时序特征案例
df['last_active_gap'] = (pd.to_datetime('2023-06-01') - pd.to_datetime(df['last_time'])).dt.days

# 构建统计特征案例
user_stats = df.groupby('user_id')['is_purchase'].agg(['mean','count']).rename(columns={'mean':'user_conversion_rate'})
df = df.merge(user_stats, on='user_id', how='left')

推荐采用 LightGBM 作为基线模型，其优势在于：

原生支持类别型特征
自动处理缺失值
训练效率高

调参策略建议分三步走：

使用默认参数建立基准
网格搜索核心参数（learning_rate、num_leaves）
逐步调整正则化参数（lambda_l1、lambda_l2）

import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 数据集划分
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(features, label, test_size=0.2)

# 模型训练
params = {
    'objective': 'binary',
    'metric': 'auc',
    'learning_rate': 0.05,
    'num_leaves': 31
}
model = lgb.train(params, lgb.Dataset(X_train, label=y_train))

根据往届比赛经验，特别注意以下问题：