360SDN.COM

2016CCF大数据竞赛 客户画像赛题(用户画像)

来源:  2018-08-09 15:26:10    评论:0点击:

赛题链接:http://www.wid.org.cn/data/science/player/competition/detail/description/242

任务介绍

在复赛中,参赛者需要以电力用户的95598工单数据、电量电费营销数据等为基础,综合分析电费敏感客户特征,建立客户电费敏感度模型,对电费敏感用户的敏感程度进行量化评判,帮助供电企业快速、准确的识别电费敏感客户,从而对应的提供有针对性的电费、电量提醒等精细化用电服务。

数据下载

链接: https://pan.baidu.com/s/1miTsWI0 密码: 9ziw

解决方案

详细解决方案pdf戳这里

代码运行说明

按照95598工单记录次数对用户分为两类,分别构造特征和建模。

  •  将只有一条95598记录的用户定义为低敏感度用户,用A或者single指代
  •  将有多条95598记录的用户定义为高敏感度用户,用B或者multi指代

1.配置说明

程序依赖python3及以下程序包

  • anaconda3
  • xgboost
  • jieba

程序运行需要以下文件

/stopwords.txt  停用词表

请将原始数据放于下面目录中, 请确保都是utf-8编码格式

/rawdata/
    01_arc_s_95598_wkst_train.tsv
    01_arc_s_95598_wkst_test.tsv
    02_s_comm_rec.tsv
    09_arc_a_rcvbl_flow.tsv
    09_arc_a_rcvbl_flow_test.tsv
    train_label.csv
    test_to_predict.csv

其余目录作用

/code/  用于存放程序代码
/myfeatures/  用于存放程序运行生成的各种特征文件
/result/  用于存放最终的输出结果

2.运行

确认以上文件存在之后,依次运行:

python code/create_features_A.py    # 生成低敏感度用户的特征文件
python code/select_features_A.py    # 采用xgboost对低敏感度用户的文本特征进行筛选
python code/model_A.py              # 训练低敏感度用户的预测模型,及模型融合
python code/create_features_B.py    # 生成高敏感度用户的特征文件
python code/select_features_B.py    # 采用xgboost对高敏感度用户的文本特征进行筛选
python code/model_B.py              # 训练高敏感度用户的预测模型,及模型融合

3.输出文件说明

程序输出的结果包括特征文件和最终预测结果两部分:

myfeatures/
    statistical_features_1.pkl  低敏感度用户的统计特征
    text_features_1.pkl         低敏感度用户在表1中的ACCEPT_CONTENT文本信息
    single_select_words.pkl     低敏感度用户部分,采用xgboost选择的文本特征
    statistical_features_2.pkl  高敏感度用户的统计特征
    text_features_2.pkl         高敏感度用户在表1中的ACCEPT_CONTENT文本信息
    multi_select_words.pkl      高敏感度用户部分,采用xgboost选择的文本特征
    
result/                 
    A.csv               低敏感度用户中的电费敏感用户
    B.csv               高敏感度用户中的电费敏感用户
    result.csv          合并结果

其他

如果觉得不错的话,欢迎大家点击右上角star,谢谢!

我们参加的其他竞赛:

2nd Place Solution for SMP CUP 2016

2016CCF 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 final winner solution

为您推荐

友情链接 |九搜汽车网 |手机ok生活信息网|ok生活信息网|ok微生活
 Powered by www.360SDN.COM   京ICP备11022651号-4 © 2012-2016 版权