阿里天池大数据竞赛——口碑商家客流量预测 A1

阿里天池大赛koubeiyuce1
2017年二月份，天池大数据比赛，口碑商家客流量预测，参赛地址及详情：
https://tianchi.shuju.aliyun.com/competition/introduction.htm?spm=5176.100066.333.4.WhLsGZ&raceId=231591

1、首先下载数据集，数据集中包含丰富的商家信息。项目的主要目的是根据每个商以往的使用支付宝的消费次数（客流量），预测未来30天使用支付宝消费的次数（客流量）。所以第一步我打算提取数据集中的商家ID（1-2000家）作为文件的名字，提取每个商家的日期信息作为csv文件的内容，生成的所有文件（2000个csv文件）放在一个文件夹下。使用python：

#-*-coding:utf-8-*-
"""
将user_pay.csv按照日期分割为多份**.csv文件，放在'/data/date/'目录下。
生成的**.csv文件内容格式是：消费日期(2000家shop,2015-07-01到2016.10.31)"""
import string
import csv
import os
#记录已经存在的date.csv
date_dictionary = {}#将words写入date.csv文件最后一行，文件打开采用'a'模式,即在原文件后添加(add)
#os.chdir() 方法用于改变当前工作目录到指定的路径
def writeByDate(date,words):#date是Ids的str格式，代表商家IDfile_name=date+".csv"os.chdir('../dataprocess/ID/')if not date_dictionary.has_key(date):date_dictionary[date] = Truef = open(file_name,'a')write = csv.writer(f)#write.writerow(['time','counts'])write.writerow(words)f.close()else:f = open(file_name,'a')write = csv.writer(f)write.writerow(words)f.close()os.chdir('../../dataprocess/')#主函数
def splitByDate():#os.mkdir('../data/date')f = open("user_pay.csv")#user_pay.csv为下载的数据源rows = csv.reader(f)rows.next()for row in rows:datereal = row[-1].split(" ")[0]#hour = row[-1].split(" ")[1]words = [datereal]#word = row[-1].split(" ")[0]#words = ''.join(word)Ids = row[1:2]date = ''.join(Ids)#将list类型转换为str类型，文件名字，会生成Ids.csv，两千个此种格式文件#print Ids,type(Ids),Idsstr,type(Idsstr)#words.append(datereal)#append()方法向列表的尾部添加一个新的元素,只接受一个参数writeByDate(date,words)print "finished"splitByDate()

代码亲测可用，生成两千个csv文件，以供下一步的处理。
下一步会遍历文件夹下的2000个csv文件，按照消费时间统计每个商家ID下的每天的消费次数（即客流量），并按照消费日期排序，生成此种格式：
消费日期消费次数（客流量）
2015-05-01 156
2015-05-02 189
2015-05-03 173
（我随便写的数，意思是生成这种格式）
（第一次在CSDN上写博客，记录以后的学习情况和学习内容）

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