2026年泰迪杯数据挖掘挑战赛赛题解析：新手入门指南与实战技巧

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2026 年泰迪杯数据挖掘挑战赛聚焦于电商平台的用户行为预测。根据以往经验，赛题数据通常包含用户浏览记录、交易数据和时间序列特征。今年的技术难点可能集中在：

非平衡数据处理：购买行为样本往往远少于浏览行为
高维稀疏特征：用户 ID、商品 ID 等类别型字段需特殊编码处理
时序依赖关系：用户行为具有明显的时间模式需要捕捉

基础清洗：

import pandas as pd
# 处理缺失值
df.fillna({'age': df['age'].median()}, inplace=True)
# 剔除异常值
df = df[(df['purchase_amount'] > 0) & (df['purchase_amount'] < 10000)]

特征构造：
用户历史行为统计（7 天 /30 天浏览次数）
时间窗口特征（最近一次购买间隔）
商品类目交叉特征

方法	优点	缺点
随机森林	抗过拟合，易调参	内存消耗大
XGBoost	处理缺失值，速度快	需仔细调参

推荐新手优先尝试 LightGBM，内存占用更友好：

from lightgbm import LGBMClassifier
model = LGBMClassifier(
    n_estimators=200,
    learning_rate=0.05,
    max_depth=5
)

数据加载：

train = pd.read_csv('train.csv', parse_dates=['timestamp'])
test = pd.read_csv('test.csv')

特征工程：

# 构造时间特征
train['hour'] = train['timestamp'].dt.hour
# 用户行为统计
user_stats = train.groupby('user_id').agg({
    'click': 'sum',
    'purchase': 'mean'
}).reset_index()

模型训练：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_val = train_test_split(train, test_size=0.2)

model.fit(X_train[features],
    X_train['target'],
    eval_set=[(X_val[features], X_val['target'])],
    early_stopping_rounds=50
)