2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛初赛 A：智能手机用户监测数据分析问题二分类与回归问题Python代码分析-阿里云开发者社区

2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛初赛 A：智能手机用户监测数据分析问题二分类与回归问题Python代码分析

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1 题目

2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛题目初赛 A：智能手机用户监测数据分析

一、问题背景

近年来，随着智能手机的产生，发展到爆炸式的普及增长，不仅推动了中国智能手机市场的发展和扩大，还快速的促进手机软件的开发。近年中国智能手机市场品牌竞争进一步加剧，中国超越美国成为全球第一大智能手机市场。手机软件日新月异，让人们更舒适的使用手机，为人们的生活带来很多乐趣，也产生了新的群体“低头一族”。手机软件进入人们的生活，游戏、购物、社交、资讯、理财等等APP吸引着、方便着现代社会的人们，让手机成为人们出门的必备物品。该数据来自某公司某年连续30天的4万多智能手机用户的监测数据，已经做了脱敏和数据变换处理。每天的数据为1个txt文件，共10列，记录了每个用户（以uid为唯一标识）每天使用各款APP（以appid为唯一标识）的起始时间，使用时长，上下流量等。具体说明见表1。此外，有一个辅助表格， app_class.csv，共两列。第一列是appid,给出4000多个常用APP所属类别（app_class）,比如：社交类、影视类、教育类等，用英文字母a-t表示，共20个常用得所属类别，其余APP不常用，所属类别未知。

表 1

变量编号	变量名	释义
1	uid	用户的id
2	appid	APP的id（与app_class文件中的第一列对应）
3	app_type	APP类型：系统自带、用户安装
4	start_day	使用起始天，取值1-30（注：第一天数据的头两行的使用起始天取值为0，说明是在这一天的前一天开始使用的）
5	start_time	使用起始时间
6	end_day	使用结束天
7	end_time	使用结束时间
8	duration	使用时长（秒）
9	up_flow	上行流量
10	down_flow	下行流量

二、解决问题

聚类分析

（一）根据用户常用所属的20类APP的数据对用户进行聚类，要求至少给出三种不同的聚类算法进行比较，选择合理的聚类数量K值，并分析聚类结果。

（二）根据聚类结果对不同类别的用户画像，并且分析不同群体用户的特征。（用户画像定义：根据用户的属性，偏好，行为习惯等信息对用户打标签，用以描述不同群体的用户行为，从而针对不同群体的用户推荐不同所属类别的APP产品。）

APP使用情况预测分析:要研究的问题是通过用户的APP使用记录预测用户未来是否使用APP（分类问题）及使用时长（回归问题）

（一）对用户使用APP的情况进行预测，根据用户第111天的a类APP的使用情况，来预测用户在第1221天是否会使用该类APP。给出预测结果和真实结果相比的准确率。（注：测试集不能参与到训练和验证中，否则作违规处理）

（二）对用户使用APP的情况进行预测，根据用户第1~11天的a类APP的使用情况，来预测第12~21天用户使用a类APP的有效日均使用时长。评价指标选用MMSE。
$$MMSE = \sqrt{\frac{\sum(y_i-\hat{y_i})}{\sum(y_i-\overline{y_i})}}$$

式中，yi表示使用时长的实际值；$\hat{y_i}表示使用时长的预测值；\overline{y_i}$表示所有用户的实际使用时长的平均值。给出预测结果和真实结果之间的NMSE。（注：测试集不能参与到训练和验证中，否则作违规处理）

data.csv数据来自某公司某年连续30天的4万多智能手机用户的监测数据，表格式如下，请根据用户第1~11天的a类APP的使用情况，采用XGBoost模型预测第12~21天用户使用a类APP的有效日均使用时长。评价指标选用MMSE。

变量编号	变量名	释义
1	uid	用户的id
2	category	APP的类别（a到z类，共26类）
3	app_type	APP类型：系统自带、用户安装
4	start_day	使用起始天，取值1-30（注：第一天数据的头两行的使用起始天取值为0，说明是在这一天的前一天开始使用的）
5	start_time	使用起始时间
6	end_day	使用结束天
7	end_time	使用结束时间
8	duration	使用时长（秒）
9	up_flow	上行流量
10	down_flow	下行流量

2 建模思路

第一题：

数据预处理：对用户常用的20类APP数据，进行数据清洗和特征提取。可以使用PCA、LDA算法进行降维，减小计算复杂度。
聚类算法：
a. K-means: 进行数据聚类时，选择不同的K值进行多次试验，选取最优的聚类结果。可以使用轮廓系数、Calinski-Harabaz指数等评价指标进行比较和选择。
b. DBSCAN: 利用密度对数据点进行聚类，不需要预先指定聚类的数量。使用基于密度的聚类算法时，可以通过调整半径参数和密度参数来得到不同聚类效果。
c. 层次聚类：可分为自顶向下和自底向上两种方式。通过迭代计算每个数据点之间的相似度，将数据点逐渐合并，最后得到聚类结果。

d.改进的聚类算法

e. 深度聚类算法
聚类结果分析：选择最优的聚类结果后，对不同类别用户进行画像。分析每个类别的用户行为特征（如使用时段、使用频率、使用时长、使用偏好等），根据用户画像为用户打标签。根据用户标签，推荐不同所属类别的APP产品。

第二题：

数据预处理：对用户APP使用记录数据，进行数据清洗和特征提取，例如统计用户每种APP的使用次数、时长等特征量。
分类问题预测：建立分类模型，利用用户1~11天的APP使用记录，采用特征工程对数据进行处理，并选择合适的分类算法进行训练和测试，如决策树、随机森林、支持向量机、改进的机器学习分类算法。最后使用测试集进行模型验证，评价模型的准确率。
回归问题预测：建立回归模型，利用用户1~11天的APP使用记录，采用特征工程对数据进行处理，并选择合适的回归算法进行训练和测试，如线性回归、决策树回归、神经网络回归。使用测试集进行模型验证，评价模型的准确性，可以使用NMSE评价指标。

3 问题一实现代码

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4 问题二实现代码

4.1 分类问题：预测是否会使用a类APP

（1）特征工程部分，见问题一博客

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（2）数据读取

1-11天的数据作为训练集，12-21天的数据作为测试集

建立分类，注意，一个用户有多次使用记录，在测试集中，需要根据用户id进行去重后，再预测

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

# 读取全部数据集
# 读取训练集
train_folder_path = '初赛数据集/训练集'
train_dfs = []
for filename in os.listdir(train_folder_path):
    if filename.endswith('.txt'):
        csv_path = os.path.join(train_folder_path, filename)
        tempdf = pd.read_csv(csv_path)
        train_dfs.append(tempdf)
train_df = pd.concat(train_dfs,axis=0)
# 读取测试集
test_folder_path = '初赛数据集/测试集'
test_dfs = []
for filename in os.listdir(test_folder_path):
    if filename.endswith('.txt'):
        csv_path = os.path.join(test_folder_path, filename)
        tempdf = pd.read_csv(csv_path)
        test_dfs.append(tempdf)
test_df = pd.concat(test_dfs,axis=0)
# 提取特征和标签
X_train = train_df.drop(['category','uid','appid'], axis=1)
y_train = train_df['category']

X_test = test_df.drop(['category','uid','appid'], axis=1)
y_test = test_df['category']

（3）模型训练

# 训练决策树模型
dt_model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
dt_model.fit(X_train, y_train)
dt_y_pred = dt_model.predict(X_test)
dt_accuracy = accuracy_score(y_test, dt_y_pred)
print('决策树模型的准确率：', dt_accuracy)

决策树模型的准确率： 0.8853211009174312


# 训练随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
rf_y_pred = rf_model.predict(X_test)
rf_accuracy = accuracy_score(y_test, rf_y_pred)
print('随机森林模型的准确率：', rf_accuracy)

随机森林模型的准确率： 0.9724770642201835

# 训练支持向量机模型
svc_model = SVC(kernel='linear')
svc_model.fit(X_train, y_train)
svc_y_pred = svc_model.predict(X_test)
svc_accuracy = accuracy_score(y_test, svc_y_pred)

print('支持向量机模型的准确率：', svc_accuracy)

支持向量机模型的准确率： 0.9513251783893986

4.2 回归问题

（1）特征提取部分

过去11天的每天时间特征，day、hour、minute，还可以增加节假日和周末和工作日等时间特征
过去11天用户对a类APP的总使用时长
过去11天用户对a类APP的使用次数
过去11天用户对a类APP的曲线趋势
其他与a类APP相关的特征

读取数据


import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import holidays
import os

# 加载 APP 类别文件
app_class = pd.read_csv('初赛数据集/app_class.csv',names=['appid','app_type'])
app_type_dict = dict(zip(app_class['appid'], app_class['app_type']))

# 读取训练集，该文件夹下面包括day01.txt到day21.txt，总共21个文件
train_folder_path = '初赛数据集/问题2数据集'
train_dfs = []
cols = ['uid','appid','app_type','start_day','start_time','end_day','end_time','duration','up_flow','down_flow']
for filename in os.listdir(train_folder_path):
    if filename.endswith('.txt'):
        csv_path = os.path.join(train_folder_path, filename)
        tempdf = pd.read_csv(csv_path,names=cols)
        train_dfs.append(tempdf)
data = pd.concat(train_dfs,axis=0)
data.shape

数据预处理

# 处理app类别
data['category'] = data['appid'].map(app_type_dict)
# 处理时间格式
data['start_time'] = pd.to_datetime(data['start_time'])
data['end_time'] = pd.to_datetime(data['end_time'])

# 构建"使用时长（小时）"特征
data['duration_hour'] = (data['end_time'] - data['start_time']).dt.seconds / 3600
# 缺失值处理
data = data.dropna()

# 提取时间特征
data['start_time_day'] = data.start_time.dt.day
data['start_time_hour'] = data.start_time.dt.hour
data['start_time_minute'] = data.start_time.dt.minute

# 异常值处理（例如使用时长小于0或大于24小时的数据）
data = data[(data['duration_hour'] >= 0) & (data['duration_hour'] <= 24)]

# 构建训练集和测试集
train = data[data['start_day'] <= 11]
test = data[(data['start_day'] >= 12) & (data['start_day'] <= 21)]

特征工程

# 提取过去11天用户对a类APP的总使用时长
。。。略
# 提取过去11天用户对a类APP的使用次数
。。。略

# 将特征合并到训练集和测试集中
train = pd.merge(train, total_duration, on='uid', how='left')
train = pd.merge(train, count, on='uid', how='left')

test = pd.merge(test, total_duration, on='uid', how='left')
test = pd.merge(test, count, on='uid', how='left')

# 缺失值处理
train = train.fillna(0)
test = test.fillna(0)

# 选择必要的特征
features = ['a_total_duration', 'a_count','start_time_day','start_time_hour','start_time_minute']
# 构建训练集和测试集的特征矩阵和目标变量
。。。略


X_test = test[features].values
mean_test_duration = test.groupby('uid')['duration_hour'].mean()
y_test = test['uid'].map(dict(mean_test_duration))

（2）模型训练部分

使用XGB回归模型，还可以使用LGB、线性回归、决策树回归、神经网络回归等模型，此外还要调参，机器学习方法可以考虑网格寻优的方法。


import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 特征归一化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.fit_transform(X_test)

# XGBoost回归模型，还可以使用线性回归、决策树回归、神经网络回归
xgbmodel = xgb.XGBRegressor(
            objective='reg:squarederror',
            n_jobs=-1,
            n_estimators=1000,
            max_depth=7,
            subsample=0.8,
            learning_rate=0.05,
            gamma=0,
            colsample_bytree=0.9,
            random_state=2021, max_features=None, alpha=0.3)

# 训练模型
xgbmodel.fit(X_train, y_train)

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（3）模型评价
根据题目给的公式实现，公式如下
$$MMSE = \sqrt{\frac{\sum(y_i-\hat{y_i})}{\sum(y_i-\overline{y_i})}}$$


from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

def MMSE(y_test, y_pred):
    # 计算实际值与预测值之间的平均误差
    error = y_test - y_pred
    # 计算分子和分母
    numerator = np.sum(np.square(error))
    denominator = np.sum(np.square(y_test - np.mean(y_test)))
    # 计算 MMSE
    mmse = np.sqrt(numerator / denominator)
    return mmse
# 对测试集进行预测
y_pred = xgbmodel.predict(X_test)

# 计算评价指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
mmse = MMSE(y_test, y_pred)
print("MMSE: {:.4f},MSE: {:.4f}, MAE: {:.4f}".format(mmse,mse, mae))

MMSE: 1.0709,MSE: 0.0432, MAE: 0.1181

4 下载

见知乎文章底部，下载后包括所有问题的完整代码

zhuanlan.zhihu.com/p/643785015

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