Story 1---O2O优惠券使用预测---part1

在前几天终于看完了Andrew的Machine Learning课程, 但是实际上自己并没有完成那门课的各种编程作业，因为我觉得那里涉及较多的算法细节，而对于我现在这个阶段，可能更重要的是更加懂得数据以及模型，所以我规划的路线是学完概念后进行各种比赛的训练。

那么这里，就是第一个我看的比赛，来自阿里云天池新人赛的一道题目，即“O2O优惠券使用预测”，题目很早之前已经结束了，这里我会以看懂大神代码的方式进行自己的学习与总结。这里感谢这篇博客进行的资料整理。

所以，我们开始第一个故事：

1.审题阶段(提高对于“题目”，“ 数据”的认识)

引言：之前我参加过几次比赛，但是最基本的思路都没有，究其原因还是因为我没有好好研究题目就开始搞，这真的是大忌。那么我们来看看题目：

小结一下：我们想要实现的其实就是怎么最大化优惠券的价值，避免无意义的发放，赋予商家更强的营销能力。

题目已经将背景说的很清楚了，接下来看看数据，我们一共有四个数据：

ccf_offline_stage1_test_revised.csv     # 线下数据测试集    3m

ccf_offline_stage1_train.csv                 # 线下训练集            68m

ccf_online_stage1_train.csv                 # 线上训练集            460m(这么大的数据pandas跑起来会很艰难,但是我们可以通过改变数据类型等方式减少内存)

sample_submission.csv                       # 提高结果样例        364B

Q:这里我产生了第一个疑问，我们貌似要预测的是用户优惠券的线下消费行为，那么给我们线上的数据的意义是什么？

A:参考大神的代码后总结如下：线上数据可以提供与用户相关的特征，而线下数据可以提取到更加丰富的特征：用户相关的特征，商家相关的特征，优惠劵相关的特征，用户-商家交互特征。

这里还要注意的是，预测的不是新的一批人的使用情况，而是训练数据里出现过的用户，也就是老用户，我在第一次尝试做这个题的时候竟然忽略了这个。

2.数据预处理

a.数据划分：

本题所有数据记录的时间区间是2016.01.01至2016.06.30,需要预测的是2016年7月份用户领取优惠劵后15天内是否核销。根据这两份数据表，我们首先需要对数据集进行划分

大神把数据分成了上面这样：就是将我们有的数据分成了三个特征区间，并把各自对应的预测区间都设置为特征区间的后一个月。这样，对于测试集，刚好能够预测七月的情况。

这部分的代码如下：

import pandas as pd# 线下训练集共有1754884条数据,1053282条优惠券,9738种优惠券 领取日期在20160101~20160615,消费日期在20160101~20160630, # 539438个用户, 8415个商家off_train = pd.read_csv('data/ccf_offline_stage1_train.csv',header=None)off_train.columns = ['user_id','merchant_id','coupon_id','discount_rate','distance','date_received','date']# 线下测试集合有2050种优惠券 领取日期在20160701~20160731, 有76309个用户(76307个在线下训练集, 35965个在线上训练集), # 1559家商铺(1558家在线下训练集)off_test = pd.read_csv('data/ccf_offline_stage1_test_revised.csv',header=None)off_test.columns = ['user_id','merchant_id','coupon_id','discount_rate','distance','date_received']# 11429826条数据(872357有优惠券ID,也就是有消费),762858个用户(267448在线下训练集里)on_train = pd.read_csv('data/ccf_online_stage1_train.csv',header=None)on_train.columns = ['user_id','merchant_id','action','coupon_id','discount_rate','date_received','date']# 按照上图划分方式来划分数据dataset3 = off_testfeature3 = off_train[((off_train.date>='20160315')&(off_train.date<='20160630'))|((off_train.date=='null')&                     (off_train.date_received>='20160315')&(off_train.date_received<='20160630'))]dataset2 = off_train[(off_train.date_received>='20160515')&(off_train.date_received<='20160615')]feature2 = off_train[(off_train.date>='20160201')&(off_train.date<='20160514')|((off_train.date=='null')&                     (off_train.date_received>='20160201')&(off_train.date_received<='20160514'))]dataset1 = off_train[(off_train.date_received>='20160414')&(off_train.date_received<='20160514')]feature1 = off_train[(off_train.date>='20160101')&(off_train.date<='20160413')|((off_train.date=='null')&                     (off_train.date_received>='20160101')&(off_train.date_received<='20160413'))] 

划重点：第一，对于测试集的数据我们要去看该数据在训练集出现的次数；第二：这里划分数据只用了线下训练集；第三：因为我们要dataset中Date的情况，所以划分数据时不会对其Date做限制，但是对于feature来说，我们就需要让消费日期在我们规定范围内，或是没有消费但领取日期在我们规定范围内。

现在划分好数据了，我们准备进行特征提取，一个一个来。

3.特征工程
我们要从数据集中提取以下这些特征

具体提取的代码,大家可以见这里,因为其实就是用pandas对几个数据集的各种操作,这里不详述，不然篇幅就过长了,但是大家要注意的是pandas的操作是很重要的！用好了事半功倍！还有一点是，我们不可能开始就想得出这么多特征，这是需要慢慢积累的。而特征的提取，对于模型效果来说，是非常重要的！

4.上模型

关于模型，我们将从回归树说起，之后看看GBDT，最后谈谈大神用的XGBoost。这部分内容会在part2中详细说明！