数据挖掘项目-资金流入流出预测

最新推荐文章于 2020-12-10 15:18:56 发布
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记录一下我参加DataWhale的数据挖掘实战项目的学习过程。
时间是从2020年8月18号—2020年8月25号晚11：59分截止；

项目来源自天池大赛-资金流入流出预测。

赛题简介

蚂蚁金服拥有上亿会员并且业务场景中每天都涉及大量的资金流入和流出，面对如此庞大的用户群，资金管理压力会非常大。在既保证资金流动性风险最小，又满足日常业务运转的情况下，精准地预测资金的流入流出情况变得尤为重要。此届大赛以《资金流入流出预测》为题，期望参赛者能够通过对例如余额宝用户的申购赎回数据的把握，精准预测未来每日的资金流入流出情况。对货币基金而言，资金流入意味着申购行为，资金流出为赎回行为 。

项目预计7天完成，分为以下几个任务：

Task01：数据探索与分析（2天）
Task02：时间序列规则（1天）
Task03：时间序列模型（1天）
Task04：特征工程（1天）
Task05：建模预测（1天）

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数据挖掘实践（资金流入流出预测）--Task04：特征工程
qq_35098624的博客
08-23 561
数据挖掘实践（资金流入流出预测）–Task04：特征工程 赛题解读 赛题介绍：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231573/introduction 数据集介绍及下载：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231573/information 阅读完赛题介绍后，总结了一下这个赛题的目的就是预测未来一个月，每天余额宝总的的转入金额和转出金额。是一个回归问题。 数据挖掘“二八原则“ 80%的
数据挖掘实践（资金流入流出预测）--Task05：建模预测
qq_35098624的博客
08-23 561
数据挖掘实践（资金流入流出预测）–Task05：建模预测 数据挖掘实践（资金流入流出预测）–Task04：特征工程 赛题解读 赛题介绍：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231573/introduction 数据集介绍及下载：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231573/information 阅读完赛题介绍后，总结了一下这个赛题的目的就是预测未来一个月，每天余额宝总的的转入金额和
数据挖掘项目-资金流入流出预测（特征工程）
weixin_46891364的博客
08-25 344
特征工程 基于数据分析与探索提取潜在有价值的特征 特征工程重要性 特征越好，模型的性能越出色 特征越好，构建的模型越简单 特征越好，模型的灵活性越强 特征提取与特征组合
数据挖掘实践（资金流入流出预测） Task1
地山谦的博客
08-20 441
1. 赛题理解 1.1 目标 使用已有数据，精确预测在2014 年 9 月每天一行的申购总额和赎回总额。 1.2 评估方法 赛题数据提供了2013年7月-2014年8月每天的申购赎回数据，28041位用户，共有2840421条记录。计算所有用户在测试集上每天的申购及赎回总额与实际情况总额的误差为评估方法，最后公布总积分 = 申购预测得分 *45%+ 赎回预测得分 *55% 。 2. EDA import pandas as pd import numpy as np import warnings im
数据挖掘实践（资金流入流出预测）—8.总结
m0_46228848的博客
08-25 221
数据挖掘实践（资金流入流出预测）—8.总结 写在最后 按照计划，至少会有第七步：模型的实战，后续补上。 感谢这次限时提升的机会，后续会慢慢填坑 掌握数据（尤其是时序数据）划分方法、建模流程 掌握常用的回归模型，熟悉模型融合方法 利用相关方法和工具完成资金流入流出预测赛题任务 ...
数据挖掘项目-资金流入流出预测（时间序列模型）
weixin_46891364的博客
08-23 556
这部分之前有学过一点。 1. 时间序列预测模型 1.1 时间序列分解 后续再补了。。实在没时间 1.2 ARIMA模型
数据挖掘项目-资金流入流出预测（时间序列规则）
weixin_46891364的博客
08-23 357
1.基于周期因子的时间序列预测 1.提取时间序列的周期周期性特征进行预测 两种方式 方式（1）：除以周均值 ，然后按列取中位数 方式（2）：季节指数的计算方式；获得每日（工作日或周末）均值，再除以整体均值 2.观察序列，当序列呈现周期性变化的时候，可以使用周期因子法作为baseline 如何预测下个月每天的情况 获得每日（1-31号）的均值 统计（周一到周日）每日的频次 基于星期周期因子获取加权均值 根据因子和每日均值预测 2.代码实现 import pandas as pd import sklear
数据挖掘项目-资金流入流出预测（数据探索与分析）
weixin_46891364的博客
08-18 389
开个新坑，20号晚前填完。
数据挖掘实践（资金流入流出预测）--Task1数据探索与分析
qq_35098624的博客
08-20 730
金融时序数据挖掘实战学习内容–Task1数据探索与分析 1. 数据探索和准备步骤 1.1 时间序列图 通过时间变化可以得到事务的变化趋势 1.2 数据分布可视化 可以使用直方图、密度曲线图、箱型图、小提琴图等 1.3 变量间相关性分析与独立性分析 相关性分析 定类变量：名义型变量；性别 定序变量：不仅分类，还按某种特性排序；两值的差无意义；教育程度 定距变量：可比较大小、差有意义的变量 独立性分析/检验 变量间无线性相关性，还可能存在非线性关联 假设X为连续型变量，Y为离散型变量（有R种取值） ????_0
资金流入流出预测
wjl__ai__的博客
08-20 332
赛题介绍：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231573/introduction 数据集介绍及下载：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231573/information
预测分析数据挖掘项目：“使用数据挖掘技术进行贷款批准的预测分析”
02-21
预测分析数据挖掘项目 要查看我的项目，请单击下面的图像 :backhand_index_pointing_down:
资金流入流出预测-数据集
03-29
新人赛练手
资金流入流出预测-挑战Baseline 数据集-数据集
03-30
资金流入流出预测-挑战Baseline的数据集
titanic数据集_Python机器学习/数据挖掘项目实战 泰坦尼克号Titanic生存预测 Kaggle入门比赛...
weixin_39776344的博客
12-10 274
# Titanic : Machine Learning from Disaster链接：GitHub源代码 Question要求你建立一个预测模型来回答这个问题：“什么样的人更有可能生存？”使用乘客数据（如姓名、年龄、性别、社会经济阶层等）。一、导入数据包和数据集import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import nu...
资金流入流出预测Task01
weixin_38943666的博客
08-20 413
任务：期望参赛者能够通过对例如余额宝用户的申购赎回数据的把握，精准预测未来每日的资金流入流出情况。对货币基金而言，资金流入意味着申购行为，资金流出为赎回行为 。 竞赛中使用的数据主要包含四个部分，分别为用户基本信息数据、用户申购赎回数据、收益率表和银行间拆借利率表。 ...
数据分析——阿里资金流入流出分析（task1-数据探索与分析）
qq_36831845的博客
08-20 1648
数据分析——阿里资金流入流出分析（task1-数据探索与分析） 学习目标 熟悉数据分析的流程，了解金融时间序列分析的一般方法。 任务安排 数据集可在阿里天池下载： https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231573/information 数据实践 库导入 import pandas as pd import numpy as np import warnings import datetime import seaborn as sns imp
【资金流入流出预测】baseline LSTM
wwqnmdhmp的博客
08-19 857
import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np data = pd.read_csv('user_balance_table.csv') data_1 = data.loc[:,['user_id','report_date','total_purchase_amt','total_redeem_amt']] data_1 = data_1.groupby(by='report_d
Data mining-资金流入流出预测（一）
Mr.kun的博客
08-20 1265
文章目录介绍赛题简介数据准备与探索时间序列图数据分布可视化箱型图小提琴图变量间的相关性与独立性分析相关性分析变量的独立性检验代码实战时间序列分析 介绍 此数据挖掘项目基于阿里云天池赛题：赛题链接 参考github项目进行学习：github项目链接 赛题简介 具体的赛题介绍可去官网查看，这里只简单总结一下。官方提供了2013年7月~2014年8月28041位用户余额宝的申购赎回信息，我们需要通过数据挖掘的手段从这些数据中挖掘出有效信息，并预测2014年9月的每一天申购和赎回的总量。 理解了大概是个什么任务之后
资金流入流出预测-挑战baseline
03-16
资金流入流出预测是一项重要的金融分析任务，它可以帮助企业或个人更好地规划资金使用，提高资金利用效率。挑战baseline是指在已有的预测模型基础上，进一步提高预测准确度的任务。这需要我们深入分析数据，挖掘数据...
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