ijcai2017赛后总结

比赛的过程大致分为：数据分析与探索；尝试生成自己所需要的数据；提取特征建立baseline；在baseline的基础上进一步建模或者使用规则。

数据分析与探索——你能想到的别人也会想到，只有你发现的别人才不容易发现！数据分析与探索是极其重要的，在整个数据挖掘过程中应该占据最多的时间，只有花时间做得足够细才会有好结果。这个过程是个统计过程，也最为繁琐。做好数据分析，有以下几点需要格外注意：别骗自己了，只有数据不会说谎——一定不要主观臆断而放弃对某一个特征、类别的深入挖掘。在做统计时要做到足够精细，例如在本次比赛中，我们都想到了要对双11进行修正，而且可以说100%的人都想到了，但真正做好的实在是少之又少。大概错误有以下两类：一是觉得双11只是线上、淘宝、天猫等等的活动，因此与口碑流量应该无关（注意是应该，我相信绝大多数人都是或者有过这种想法），因此对这方面只是浅尝辄止，例如随便将当天销量向上拉1%，显然效果不会明显，甚至下降，于是放弃等等。二是虽然对这个节日有关注，但是工作做的太粗糙。例如仅仅统计了2015年双11所有店铺销量变化情况，然后在采取上述拉升方法。很明显，效果很一般。然而事实上，双11不仅仅是打折促销，更多的是年轻人们的光棍节。但即便没有想到这一点，也不能做这样粗糙的统计而就此完事。若进一步对每个类别（其实并非是每个类别，因为只有少数类别才具有较多的店铺）的在2015年双11销量进行分析。可以发现西餐厅（约250家）在双11会上涨约14%，线上反馈也证明了2016年也是如此。和我的臆想简直是天差地别！

baseline的建立——在数据挖掘比赛中建立一个好的bsaline是极其重要的，baseline不一定要能够完全解决问题，他可能只是解决问题的第一个步骤。因此baseline并不是可以随意建立的。在我看来一个好的baseline至少得满足一下两个条件：1.正确性，所谓正确性指的是你对baseline结果的自信程度，好的baseline在数据预处理不变的条件下，你要能自信的说，这个baseline的结果是合情合理又正确的。在这个baseline正确的基础上才有后文。2.基础性，这个基础性主要是指baseline上衍生出来的东西要多，这样后面的提升空间才会大。

并发处理——多个任务之间减少干扰。在baseline建立之后的下一步工作中不要使用太多baseline使用过的数据。这样两个任务之间的干扰没那么多，可以同时优化baseline和建立下一步工作。否则后期容易陷入线上不动，线下也不动。想优化baseline又怕对后面造成影响。

线上反馈——结合线上反馈，手动处理一些样本是必要的。在缺失值多，外部扰动大，一些预测会非常困难。这时候结合线上反馈是很有必要的。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhoukj/p/6586966.html

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