消费者人群画像 python_2019数字中国创新大赛 消费者人群画像 信用智能评分

DCIC-2019-Credit-intelligence-score-2th-Place

2019数字中国创新大赛 消费者人群画像 亚军

赛题链接：https://www.datafountain.cn/competitions/337

首先非常感谢队友neil和gotcha几个月的合作，最终拿了几个周冠军和线上第一的成绩，最终答辩第二，再接再厉

感想

NLP队伍不完整代码(只包含我这部分,后面会链接到队友gotcha的代码)。

关于此次赛题，数据上来说可挖掘潜力并不是那么大，因此各个队伍能挖掘到的特征基本都很相似

于是只能拼数据，拼模型，拼骚操作了

赛题理解与特征工程

本次赛题有些数据已经被主办方处理过，有些缺失值被用0来填充，导致一些特定的数据难以分辨是空值还是0值， 还有一些数据被主办方取整和分箱了，因此适当处理源数据会有一定提升

对于特征工程本团队主要构建了以下特征：

前五个月消费总费用 = 6 * 近六个月消费总费用 - 当月费用

当月费用 - 前六个月平均费用

当月费用 - 前五个月消费总费用/5

入网月份 = 网龄 mod 12

布尔型特征相加

年龄、网龄分箱

是否998折

count_最近一次缴费金额

count_当月总费用

count_前六个月平均费用

count_费用差

count_(当月总费用，前六个月平均费用)

模型

对于模型本团队采用的模型有lightGBM，xgboost，catboost，GB