好抓狂，最近一直成绩都不是很好求讨论

在阿里云，我们处理像双十一、双十二这样的大规模促销活动数据时，并不会直接删除数据。相反，这些数据被视为极其宝贵的信息资源，用于分析消费者行为、市场趋势和系统性能等多方面。对于数据的平滑处理，通常会根据分析目的采用不同的策略，比如时间序列分析中可能会用到移动平均、指数平滑等方法来减少短期波动，以便更好地捕捉长期趋势。

关于交互时间的处理，它既可以作为一种特征融入模型中，也可以作为时间序列分析中的一个重要维度。作为特征时，可以反映用户活跃时段、购买习惯等；作为时间key，则有助于分析特定时间段内的用户行为模式或系统负载情况。具体应用取决于分析目标和模型设计。

训练模型方面，阿里云采用了多种先进的机器学习和深度学习模型，包括但不限于XGBoost、随机森林、深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer架构等。针对电商场景，可能会使用到推荐系统模型，如基于深度学习的Wide & Deep模型、DeepFM模型，以及更复杂的序列建模如GRU4Rec等，以提升个性化推荐的准确性。

至于成本与结果优化，确实是一个重要的考量因素。我们会通过在线学习、强化学习等技术动态调整策略，确保在满足业务目标的同时，考虑成本效益。例如，在库存管理、广告投放等领域，会综合考虑补货成本与缺货损失，或者广告投入与转化收益，通过算法模型实现成本与收益的最优化平衡。

感谢您的祝福！阿里云团队一直致力于技术创新和服务优化，以支持客户取得更好的业务成果。