2026年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题完整代码解析与实战指南

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2026 年泰迪杯数据挖掘挑战赛 B 题聚焦于一个典型的工业数据集分析问题。数据集包含数百万条记录，涵盖设备传感器数据、生产日志和质检结果三大类。这类数据通常存在以下挑战：

数据量大且维度高，传统处理方法效率低下
存在大量缺失值和异常值
不同数据源的时间戳不一致
特征间存在复杂的非线性关系

经过对各种技术方案的评估，我们最终确定了以下技术栈：

数据处理 ：Pandas + Dask（处理大数据）
特征工程 ：Scikit-learn + Featuretools（自动化特征生成）
建模：LightGBM（高效梯度提升框架）
可视化 ：Matplotlib + Seaborn

选择这些工具的原因：

Pandas+Dask 组合能高效处理内存不足问题
LightGBM 在分类任务上表现优异且训练速度快
Featuretools 可自动发现特征间关系，节省人工特征工程时间

# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['timestamp'])

# 处理缺失值
for col in df.columns:
    if df[col].isnull().mean() > 0.3:
        df.drop(col, axis=1, inplace=True)
    else:
        df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)

# 时间戳对齐
df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.floor('5min')

基础特征：
滚动统计量（均值、标准差等）
时间差特征
使用 Featuretools 自动生成特征：

import featuretools as ft

# 创建实体集
es = ft.EntitySet(id='sensor_data')

# 添加实体
es = es.entity_from_dataframe(entity_id='data', 
                            dataframe=df,
                            index='id',
                            time_index='timestamp')

# 自动生成特征
feature_matrix, features = ft.dfs(entityset=es,
                                target_entity='data',
                                max_depth=2)

采用 LightGBM 进行建模，关键代码如下：

import lightgbm as lgb

# 数据集划分
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)

# 参数设置
params = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': 'auc',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
    'feature_fraction': 0.9
}

# 模型训练
model = lgb.train(params,
                 train_data,
                 num_boost_round=1000,
                 valid_sets=[test_data])