2022年第三届MathorCup 大数据竞赛 赛道B 北京移动用户体验影响因素研究 完整建模方案及代码实现详解
北京移动用户体验影响因素研究
移动通信技术飞速发展，给人们带来了极大便利，人们也越来越离不开移动通信技术带来的各种便捷。随着网络不断的建设，网络覆盖越来越完善。各个移动运营商，越来越重视客户的网络使用体验，从而进一步提升网络服务质量。
问题与思路分析
2.1 第一问
根据附件 1 和附件 2，分别研究影响客户语音业务和上网业务 满意度的主要因素，并给出各因素对客户打分影响程度的量化分析和结果。 附件 1、2 中各字段的解释说明见附件 5。
这里主要是先对数据进行清洗，然后计算指标的特征重要度，需要注意的是，独热编码后的指标的特征重要度需要合并进行计算，接着可以用决策树绘制出来满意度的决策图。
前四个为清洗后的数据，需要注意的是，这里对指标进行量化分析时，不需要设置测试集，因为这里重要是分析其训练后整体数据的拟合程度。
2.2. 第二问
结合问题 1 的分析，对于客户语音业务和上网业务分别建立 客户打分基于相关影响因素的数学模型，并据此对附件 3、4 中的客户打分 进行预测研究，将预测结果分别填写在 result.xlsx 的 Sheet1“语音”和 Sheet2“上网”两个工作表中，并上传到竞赛平台，说明你们预测的合理 性。
这道题是获奖的区分关键。这是一个经典的分类模型，一般可以采用机器学习模型，业界主流的有机器学习如xgboost,随机森林，决策树等等，或者深度学习时间序列预测如lstm，sequential模型等等，选取完模型之后，这里就需要我们训练模型的时候建立测试集跟训练集，对比评价函数的效果与分析结果的误差。
最终预测得到模型的结果，上传预测。
提高准确率有三种做法：
1、 提升样本量
2、 对模型参数进行调优，可以结合TPE算法、遗传算法，粒子群算法进行参数调优；
3、 构建新的特征组合
具体我在详细的代码讲解视频里面会分析，
2022亚太赛C题代码获取文档
2022MathorCupB题问题汇总
视频思路已经发放
2022 mathorcup B题 完整解题代码及全保姆教程_哔哩哔哩_bilibili
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