阿里音乐流行趋势预测大赛一起做-（4）成绩提交

按照我上一篇博客中所描述的思路，我们仅用artist_id和艺人当天的播放量Plays，以及日期Ds三个维度的数据作为训练集合，对每个艺人分别使用时间序列算法进行预测，提交了成绩。本来没报多大希望，只是希望能在排行榜里露个脸，结果竟然进了首页！惊讶之余还是非常开心的。虽然不能说明该方法有多好，至少可以认为是有效的。

简单总结

由于我们仅仅使用了和 选手提交结果表（mars_tianchi_artist_plays_predict）中相同维度的数据进行了预测，所以利用的信息还是非常少的，也从侧面说明baseline的得分很可能就在6400+左右。

友情提醒

1、在数据处理的过程中发现是存在缺失数据的，也就是说部分艺人在训练集合时间（20150301-20150830）内会缺失某天的数据，大家要擦亮眼。本人已经趟过雷。
2、给出的是6个月内（20150301-20150830）的历史数据，要预测的是60天（20150901-20151030）的播放数据。还记得么？一三五七八十腊，三十一天永不差，8月份是31天呐！20150831去哪里啦？说明8月31日是要预测的，但是不会出现在提交表格里。也就是说总共要预测61天的数据，只不过提交的时候剃掉20150831的预测结果，只保留后面60天进行提交即可。

特征工程

下一步的任务就是在此基础上考虑如何加入其它维度的特征，比如publish_time，gender࿰