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关于大赛

本文分享赛题来自“中国石化第一届人工智能创新大赛”，大赛由中国石油化工集团有限公司主办，聚焦能源化工产业。赛题覆盖了产业链上中下游的不同任务，包括勘探开发、炼化生产、油品销售、智能营销和智能金融等关键支撑环节。

目前大赛全�道赛题均已上线，开放数据集下载、提交评测，来自全国顶级高校、科研院所以及人工智能领域研发企业的学者、研究人员、技术开发者将共同参与赛事角逐，集智创新。

本次大赛设置了丰厚的大赛奖励，总奖�万元人民币，其中每个赛道奖񛈲万元人民币，分设一等奖、二等奖、三等奖。此外，获奖团队还将获得组委会颁发的荣誉证书，有机会获得名企实习机会，作品孵化机会等，针对应用潜力大的优秀项目团队有机会获得额外激励。

大赛官网：http://aicup.sinopec.com/?source=bl05

赛题Baseline分享

Baseline代码下载：http://pan.baidu.com/s/1GYcrdGEE3H1cBgmtawgW7g?pwd=smv3

本次分享内容将围绕赛题介绍与数据解读、基础解决方案详解、特征工程进阶策略，以及模型优化与集成方法展开。本次分享除了会讲到赛题本身的内容及其解题思路外，我们也会提供更多适用于此类赛题的通用方法。希望通过这次学习，大家可以掌握一些处理类似推荐系统或结构化数据问题的方法和思路，通过一个比赛，学习到更多的知识点，并将其应用到更广泛的场景中。

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赛题介绍与数据解读

（1）行业痛点与业务背景

首先我们看一下行业的痛点和业务背景，例如传统营销的困境。如果我们不使用AI算法来给用户推荐优惠券，可能会圈定一部分人群进行无差别投放。这样做会涉及到很高的成本。更重要的是，这种无差别的推荐会导致一个问题：其实有相当一部分用户，他可能并不需要大额优惠券，或者他对优惠券的敏感度本身就不高。

大家可以想一下，我们平时在使用一些软件时，有的同学可能根本不会去关注优惠券，而有的同学则会专门去寻找优惠券来使用，这就是用户和用户之间的差异。进行无差别投放，会导致优惠券的使用率非常低。另外，如果你频繁地给一个对优惠券不敏感的用户进行推荐，还可能会影响到他的用户体验。

此外，还存在客户价值差异的问题。通常，�%的高价值客户贡献了绝大部分的收入。我们需要学习到并利用好这种差异。同时，在竞争同质化的背景下，价格战导致利润率持续下降，如何控制好优惠券的成本就显得尤为重要。无差别的投放，肯定会带来成本的大幅上升。

而如果我们使用AI算法来解决这个问题，就可以实现精准营销，将优惠券发给最有可能使用的用户；实现成本优化，减少无效营销，提升投资回报率（ROI）；同时，通过个性化推荐，增强用户的满意度和忠诚度。这些都是我们在真实业务场景中，做营销算法时需要关注的问题。

（2）数据解读

数据部分比较关键，赛题主要给了三张表。

第一张是钱包交易表，这里面是用户使用优惠券的行为数据，可以反映出用户的行为偏好。例如，有的用户近期行为活跃，有的用户则一直没有行为，或者行为频率在增长。通过这些数据，我们能够刻画出用户对优惠券的敏感度和行为偏好。

第二张是优惠券发放表，这更多是平台给用户发放优惠券的记录。这就类似于在电商场景中，平台希望向用户展示他们可能感兴趣的商品。平台本身可能有一些算法，预测到你对某些优惠券感兴趣，才会进行发放。我们做这类赛题，更多的是要去拟合平台之前的这种规则。用户所看到和使用的优惠券，取决于平台给他发放了哪些。这其中不会无中生有，如果你不给他投放某种优惠券，他肯定也不会去使用。

第三张是优惠券的使用表，记录了优惠券整体的使用情况和剩余情况，可以看作是一个大盘的整体变化。通过这张表，我们能够了解到不同优惠券的整体热度是不一样的，它们的价值和促销力度也不同。这就像电商场景里的用户数据、商品数据（类比于优惠券信息）以及平台投放数据。

这几张表之间有一些关联信息需要注意，例如钱包交易表和优惠券发放表通过“会员编码”关联，而钱包交易表、优惠券使用表和优惠券发放表之间则通过“电子券编码”进行关联。

（3）关键字段解读

我们具体看一下关键字段的解读。

钱包交易表的核心字段：

原价与实付价格：通过这两个字段，我们可以构建一些信息。例如，我们可以计算折扣的绝对金额（做差），或是折扣率（做比）。这两者是有差异的。比例更能反映出折扣力度，而绝对金额可能会受到量纲的影响。举一个常见的例子，购买保时捷的满减券，可能给你�元，看似额度很高，但和你原价比起来，优惠力度其实非常微弱。所以，做差和做比可以反映出不同的实际含义。

积分使用情况：这个字段可以衡量用户的忠诚度。经常使用积分的用户，平台也可能会倾向于给他推荐更高质量的优惠券。

地域编码：不同地域，比如大城市和小城市，用户的消费习惯和行为模式可能存在明显差异。例如，大城市或繁华区域的用户对优惠券的敏感度可能没有那么高，而有的区域则敏感度更高。这是一个比较关键的信息。当我们想判断一个特征是否有用时，可以看它与目标（如转化率）的关联性。如果不同地域的优惠券转化率有明显区分度，那么它就是一个很好的特征。我们寻找或构建特征时，更多是关注它的区分度，也就是它和目标的相关性。

优惠券数据的核心字段：

优惠券类型（现金券、满减券、折扣券）：这类字段我们如何构建特征呢？首先，类型本身带有含义，比如现金券的使用率可能更高，但这需要通过具体的数据分析来验证。其次，除了统计大盘上不同类型的转化率差异，我们还可以做交叉统计。例如，有的用户可能对某类优惠券更感兴趣，或者不同地域的用户对优惠券类型的偏好也有差异。这种关联可以帮助我们刻画更细粒度的信息。

面额：单位是分，我们可以把它转换成元。不过，如果我们使用的是像XGBoost或LightGBM这样的树模型，是否做单位转化影响并不明显，因为树模型本身对数据的量纲不敏感。

满减门槛：达到某个门槛才会满减。这个特征本身，我们可以通过分桶或分箱来统计不同门槛下的使用率。通常高消费人群对应的券，门槛也可能更高。

有效期天数：这会影响使用的紧迫性。我们可以统计不同有效期天数对应的转化率，或者快到期的优惠券与刚发放的优惠券在转化率上的差异。从用户角度看，有的用户可能总是在最后阶段才会使用优惠券。这就像你住在一个城市，总觉得知名景点什么时候都可以去，结果可能一直没去过，反而是外地游客会很快逛完。因为你觉得太方便了，反而关注度没有那么高。

我们需要结合客观认识、专家经验以及数据统计分析来理解这些字段，并从中发现一些与我们常规理解不一致的“奇怪”信息，这些信息往往是帮助我们提升分数的关键点。

（4）数据分析思路（EDA）

很多同学刚接触这类比赛，可能在学校里更多学的是算法和模型原理，但在实际中，数据是至关重要的，它对最终结果影响非常大。在工作中，我们可�-80%的时间都在处理和分析数据。

在做数据探索性分析（EDA）时，我们需要关注以下几点：

数据大小和字段类型：不同类型的数据处理方法不同。

缺失值情况：数据是否有缺失？缺失的含义是什么？是没有采集到，还是用户本身就没有这个信息？

特征冗余：特征之间是否存在冗余，比如身高同时有厘米和米两个单位。当特征数量非常多时（上千上万个），可能需要通过相关性分析或其他特征选择方法进行筛选。

时间信息：我们的数据里有明确的时间信息。这时，构建特征和建模时一定要避免数据穿越。也就是说，预测未来时，只能使用历史数据来构建特征。

标签分布情况：训练集和测试集的标签分布是否存在差异？这种差异是由于大盘的自然变化，还是因为你加入的某些特征导致的？如果分布差异很大，可能会导致线下表现很好，但线上效果很差。

单变量和多变量分布：通过观察分布，我们可以验证它是否和我们的业务理解一致。如果不一致，就需要去寻找背后的原因。当特征工程达到瓶颈时，可能就是数据本身存在一些问题，需要我们做更深入的分析。

（5）数据质量注意事项

缺失数据：比如优惠券编码为空，可能表示未使用优惠券。

异常值：比如消费金额�-1000元是合理范围，如果出现特别大的金额，我们需要判断是偶然出现还是频率较高，并决定是过滤掉还是保留。

时间格式：需要进行处理，比如将时间戳转换为年、月、日、小时、星期几等。不同时间段（如节假日）的优惠券使用情况可能存在明显差异。

从业务角度看，理解用户旅程（优惠券发放 -> 用户接收 -> 消费 -> 核销 -> 再次营销）有助于我们更好地构建特征。同时，也要洞察一些关键业务问题，比如优惠券竞争（用户同时拥有多张券时的选择偏好）、时间效应（发放后多久使用率最高）、面额敏感度和类型偏好等。这些都可以通过统计分析来构建特征。

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基础解决方案

（1）解决比赛的通用流程

问题建模：理解这是什么问题，预测目标是什么。

数据分析：对数据进行探索和清洗。刚开始不需要花费太多时间，简单处理一下明显的脏数据即可。

特征工程：将业务洞察和数据分析转化为特征。

模型训练：对于结构化数据，选择经典的树模型（如XGBoost, LightGBM）通常是很好的起点，它们稳定且能快速出结果。

模型验证：构建一个稳定可靠的线下验证策略至关重要，因为线上提交次数有限。对于带时间信息的数据，要严格划分训练集和测试集（用历史预测未来），避免数据穿越。要信任你的离线验证结果，尤其是在数据波动较大时，不能完全依赖线上榜单。

模型预测与提交：最后进行预测，并确保提交格式与要求一致。

前期，我们不需要在数据分析和特征工程上花费过多时间，目标是快速得到一个基线结果，并获得线上反馈，这样才好把握后续的优化方向。

（2）基础特征构建

我们可以快速构建一些基础特征：

用户消费能力：如平均消费金额、最大/最小消费金额、消费金额的标准差（反映稳定性）。

用户消费频率：如总交易次数（反映活跃度）。

优惠券使用情况：

优惠券使用次数：反映用户对优惠券的接受度。

优惠券接收次数：反映营销接触的频率。

接收的平均优惠券面额：反映用户的消费习惯。

这三张表刻画的信息是不同的：用户交易信息反映其行为习惯，优惠券使用情况反映大盘变化，而优惠券本身的信息（类型、面额、门槛）则反映优惠券的质量。

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特征工程进阶策略

（1）特征处理通用方法

我们可以将特征分为类别型和数值型。

对于类别型特征，我们通常需要进行编码。例如，自然数编码（Label Encoding）、独热编码（One-Hot Encoding）。此外，还有计数统计（Count Encoding），比如统计用户对某种类型优惠券的使用次数。我们也可以使用排名来降低异常值的影响。最关键的一种是目标编码（Target Encoding），它直接统计该类别特征与目标（如是否使用）的关系，但统计时一定要使用历史数据，避免穿越。

对于数值型特征，可以进行分桶（Binning）或特征交叉（加减乘除），但这需要结合业务理解。

（2）时间序列特征

由于数据中包含时间信息，我们可以构建时序特征：

历史平移（Lag Features）：将历史时刻的数据平移到当前，以反映变化。

滑窗统计：在不同大小的时间窗口内（如最񙸭天、7天、30天），统计用户的行为指标（如均值、最大值、最小值、次数等），以反映其近期和长期的行为习惯。

（3）高级特征思路

时间特征：消费时间段偏好、星期几、是否周末等周期性特征。

行为序列思路：用户的兴趣和消费能力会随时间变化，可以将用户的行为看作一个序列，提取序列特征。复杂的方法可以用Word2Vec对ID进行嵌入，或者使用LSTM、Transformer等序列模型。

交叉特征：将多个字段组合，形成更细粒度的特征。

匹配度特征：计算用户与优惠券之间的匹配度。例如：

价值匹配度：用户平均消费能力与券面额的匹配程度。

条件匹配度：用户平均消费金额与满减门槛的达成可能性。

类型匹配度：用户历史偏好类型与当前券类型的匹配度。

地理空间思路：基于地理位置构建特征，如常去加油站距离、跨区域消费模式等。

特征衰减：结合序列信息，给离当前时间点越近的行为越高的权重。

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模型优化与集成方法

（1）模型选择

对于结构化数据竞赛，树模型（如XGBoost, LightGBM）通常是首选。它们的优势非常明显：性能稳定，对异常值和缺失值不敏感，处理类别特征也很友好。虽然深度学习模型可能上限更高，但这通常需要非常大的数据量。一般作为基线或最终方案，树模型都是很好的选择。

（2）交叉验证

我们常񉎕折�折交叉验证，这既能让模型更稳定，也起到了一定的融合作用。但需要注意，由于存在时间信息，随机K折划分可能会导致数据穿越。因此，严格按时间划分（用历史数据做训练，用未来数据做验证）是更稳妥的策略。关键是找到一个线下和线上效果同增同减的验证方案。

（3）特征选择

当构建了大量特征后，需要进行筛选，过滤掉冗余或无效的特征，有时这能帮助提高模型性能。

过滤法（Filter）：基于特征与标签的相关性（如相关系数、卡方检验）直接筛选。

封装法（Wrapper）：通过前向或后向搜索，不断增减特征，评估模型效果来选择特征子集。

嵌入法（Embedded）：利用模型自身的重要性评估（如树模型的信息增益或分裂次数）来进行选择。

（4）模型集成（Ensembling）

要想在竞赛中取得顶尖成绩，模型集成是必不可少的。模型融合的关键在于构建有差异性的结果。所谓差异性，是指不同模型的结果之间存在互补性。我们可以从以下几个方面构建差异性：

特征差异性：使用不同的特征组训练不同的模型。

样本差异性：有的模型使用全量数据训练，有的模型则针对特定客群进行训练。

模型差异性：使用不同的树模型、深度学习模型，或者在同一模型中使用不同的参数。

同时我们可以使用多种方法进行模型融合：

平均法/加权平均法：这是最常用且有效的方法。直接对不同模型的预测概率进行平均或根据线上/线下表现分配权重进行加权平均。

堆叠法（Stacking）：当简单平均效果不佳时，可以使用Stacking。将第一层模型的预测结果作为第二层模型的特征，进行再次训练。

通过以上这些思路，我们就完成了从理解业务数据，到分析、构建特征，再到模型选择和融合的整个比赛流程。这些方法和技巧不仅适用于本次比赛，在很多结构化数据竞赛中也都是通用的。