了解数据
提供了user，item，context，shop相关的数据instance_id不作为特征，但是能看出来，实际上有重复instance_id的数据item_id 全数据要比train多，说明有新品，这些新品的点击率要靠其他商品信息做参考item_property_list 要分解之后，总共就三段应该不用分解了。item_brand_id全数据依然多item_city_id测试数据集中多两个[查]item_price_level 测试集要比训练集要少，多的这部分可能是没用的。要不要看看有没有成交记录？这个不一定要删除，如果分桶的话，就无所谓了。shop_id，全数据比训练数据高，说明有122家新店。[查]shop_review_num_level 评价数量等级，这个也没有。不同性别的成交率，男的成交率要高
比赛提供了七天数据，预测后一天的数据。
看一下，数据分布的情况，其中instance_id按照定义是不应该有重复的情况的，从数据看来提供的样本中有instance_id重复的数据。下表观察其他特征，可以看出有部分特征的值数据在训练集中包含，但是在测试集中并没有对应的项目，考虑这部分数据处理掉。
价格区间在16，17的样本，只在训练集中出现，测试机没有出现，而且，量不大，考虑删掉。
可以看出：
● 成交量比较少的转化率会显得稍高，成交量比较高商品集中在6-8价格区间，转化率在1.5%左右。
● 价格区间在10以上的，没有成交记录。
点击次数和成交的关系，日期的分布，得到日期的分组，初赛是平日转化率预估，复赛是特殊日期的转化率预估。
● 根据上面这个结果看的话，训练数据应该选[2，3，4，6，7]
● 假设，1是周一，2是周2，3是周3，周一，和周五有相对较多的点击次数，这样应该是。需要预测的那一天应该是周一，会是图1的趋势。
● 这个数据说明，点击率超过3次，基本不会买，正常会买的点击次数在三次以内。
2. 数据预处理
● 去除重复值，点击记录的重复值
● 数据拼接，训练和测试数据整合在一起，一起做特征。
● 连续值类型，标准化
● price_level在测试集中出现了两个比较大的数据，16，17，删掉
● price_level在10以上的没有成交数据
3. 特征工程
[天]同一个用户点击的数量
[天]同一个商品被点击的数量
[天，小时]历史转化率
[全] 性别的处理，按照成交比例添加在数据中
[天] collected level的成交率，按照每天的统计。这个参数应该和day没有关系，短时间内的平均水平决定了这个参数。
价格-成交率统计特征
时间特征，每个小时的成交率
相关系数，collected_level和sales_level两个特征差不多，age。star,occupation可以推出gender
缺失值分析:
tem_city_id, shop_review_positive_rate，如果存在缺失，没有成交记录
item_sales_level如果有缺失，成交几率很低
Item_id，shop_id前者包含了后者信息
一天内同一个user在一个店铺点击不会超过3次，超过3次不会购买。
做了数据星期假设，总共给了一周的数据，而这些数据应该是和星期有关系的。确定需要预测的趋势是周一。
