2025年泰迪杯A题数据挖掘竞赛赛题下载与新手入门指南

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泰迪杯是国内最具影响力的数据挖掘竞赛之一，A 题通常聚焦实际业务场景（如金融风控、用户行为分析等），其特点是：

数据量大：通常包含数十万条样本，考验数据处理效率
特征复杂：混合数值型、类别型和时间序列特征
评估严格：采用 F1-score、AUC 等业务常用指标

对于新手而言，这是掌握数据挖掘全流程的绝佳实践机会。

官方渠道：
登陆泰迪杯官网（通常为 www.tipdm.org）
在 ” 竞赛 ” 栏目找到 2025 年 A 题页面
点击 ” 数据下载 ” 获取解压密码（通常为参赛队号）

数据验证：

import pandas as pd

# 验证数据完整性
data = pd.read_csv('A 题数据集.csv')
print(f'数据集形状：{data.shape}')
print(f'缺失值占比：{data.isnull().mean().mean():.2%}')

赛题理解：
仔细阅读《赛题说明》文档
用思维导图梳理目标、数据字段和评估标准

# 数值型用中位数填充，类别型用众数填充
from sklearn.impute import SimpleImputer

num_imputer = SimpleImputer(strategy='median')
cat_imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')

data[num_cols] = num_imputer.fit_transform(data[num_cols])
data[cat_cols] = cat_imputer.fit_transform(data[cat_cols])

# 使用 IQR 方法检测数值异常
Q1 = data[num_cols].quantile(0.25)
Q3 = data[num_cols].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

data = data[~((data[num_cols] < (Q1 - 1.5*IQR)) | 
              (data[num_cols] > (Q3 + 1.5*IQR))).any(axis=1)]

# 高基数特征采用均值编码
from category_encoders import TargetEncoder

encoder = TargetEncoder(cols=['city'])
data['city_encoded'] = encoder.fit_transform(data['city'], data['target'])

# 从时间戳提取小时、星期等特征
data['hour'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.hour
data['is_weekend'] = pd.to_datetime(data['timestamp']).dt.dayofweek > 4

# 数值特征之间的交互项
data['price_per_click'] = data['total_price'] / (data['click_count'] + 1)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分数据集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(data[features], data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
model.fit(X_train, y_train)

# 验证评估
from sklearn.metrics import f1_score
preds = model.predict(X_val)
print(f'基线模型 F1-score：{f1_score(y_val, preds):.4f}')

数据泄露：
避免在特征工程中使用未来数据
确保交叉验证时每折数据独立
评估陷阱：
类别不平衡时采用 macro-F1 而非 accuracy
时序数据需按时间划分验证集
效率优化：
python # 使用 category 类型节省内存 data['user_type'] = data['user_type'].astype('category')