From 2e2a07a39a28e78ac42bdddaad9a3337bb7d6071 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: jingwei <jingwei.xu.nju@gmail.com>
Date: Mon, 16 Jul 2018 15:22:21 +0800
Subject: [PATCH] update progress on data preprocessing

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 source/_posts/data-summary.md | 102 ++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 102 insertions(+)
 create mode 100644 source/_posts/data-summary.md

diff --git a/source/_posts/data-summary.md b/source/_posts/data-summary.md
new file mode 100644
index 0000000..8e911c4
--- /dev/null
+++ b/source/_posts/data-summary.md
@@ -0,0 +1,102 @@
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+title: 20180716总结
+date: 2018-07-16 13:16:35
+description: 本篇介绍项目数据处理初步结果，以及后续工作计划
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+# 数据处理初步结果
+
+## 数据分析之样本选取
+
+通过和江苏银行的充分沟通，结合任务目标，我们选择以用户为单位构造样本。其中，样本将被划分为训练集和测试集。
+在训练集中，样本主要来源于以下几类用户的相关数据：
+1. 美团客户+美团交易数据+申请过借呗/申请过车e融(正样本)
+2. 江苏银行直销客户+美团交易数据+申请过借呗/申请过车e融(正样本)
+3. 江苏银行直销客户+美团交易数据+短信推广过车e融且办理(正样本)
+4. 江苏银行直销客户+美团交易数据+短信推广过车e融但未办理(负样本)
+
+在测试集中，样本主要来源于以下二类用户的相关数据：
+1. 江苏银行直销客户+美团交易数据+短信推广过车e融且办理(正样本)
+2. 江苏银行直销客户+美团交易数据+短信推广过车e融但未办理(负样本)
+
+## 数据统计概要描述
+
+根据上述样本数据来源描述，在模型训练前，需对用户数据，尤其是美团交易数据进行预处理。因美团数据以‘交易’为单位，因此需从单个用户的所有交易中提取出属于该用户的特征。
+
+通过分析，我们得到了初步的数据处理结果，如下所示：
+
+1. 属于正样本用户的全部订单数量：1,320,442，其中，订单商户信息字段为空的数量为：580,371，商户信息字段为中文的有：736,506。
+
+根据商户的中文信息，我们对中文信息采取人工分类的方法进行处理。
+
+其中，可进行二级分类的交易统计结果如下：
+1. 美食：6,525
+2. 传媒: 59
+3. 酒店住宿：584
+4. 旅游：5,359
+5. 休闲娱乐：208
+6. 生活服务：540
+7. 时尚购物：7,269
+8. 丽人：490
+9. 运动健身：72
+10. 母婴亲子：68
+11. 宠物：2
+12. 汽车服务：552
+13. 摄影写真：13
+14. 学习培训：5
+15. 家装：102
+16. 结婚：2
+17. 医疗：118
+18. 公益：4
+19. 信息科技：7,102
+20. 经济理财：148
+21. 公共出行：129,327
+
+不可再分的交易统计结果如下：
+1. 点评：568,461
+2. 爱奇艺：40
+3. 百度糯米：2
+4. 银联二维码：10
+5. 去哪儿网：640
+6. 云闪付(筛选过后仍无法分类的部分)：1,994
+7. 宁波市民卡：3,177
+8. 合肥城市通卡：932
+9. 北京市政交通一卡通：460
+10. 网易考拉海购：459
+11. 网易严选：220
+12. 飞牛网：181
+13. 潍坊学院：111
+14. 广州网易：106
+15. 贝贝网：71
+16. 华为应用：50
+17. 时光网：42
+18. 环球捕手：28
+19. 苹果公司：22
+20. 买单吧商户：14
+21. 微博：7
+22. 政府机关：25
+23. 东浩国际：17
+
+在此，那些商户信息数据为数字串或NULL的交易并未在此统计。
+
+
+# 后续计划
+
+## 特征处理
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+1. 根据用户基本信息，提取用户基本特征，包括年龄，性别，身份证地区，手机号归属地。
+2. 根据用户美团交易的商户分类数据，构造用户购买行为的偏好特征。
+3. 根据用户美团交易的金额数据，按照不同时间区间维度构造用户购买力特征。
+4. 尝试挖掘其他属于用户的特征
+
+## 模型训练
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+1. 根据特征，构造训练和测试数据集，以稀疏矩阵形式表达。矩阵行表示用户，矩阵列表示对应的用户特征和label信息。
+2. 结合特征，构造并在测试环境部署模型，进行参数训练。
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+# 工作时间点安排
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+1. 完成特征处理工作
+2. 完成实验环境的模型学习，部署，测试
+3. 完成生产环境的模型部署，测试