客户购买预测：招商消费金融场景下的用户行为分析方案 34版

简介：
本方案聚焦于招商消费金融业务中，通过深入剖析用户的交易记录、信用评估等数据，运用先进的统计模型与机器学习算法，实现精准的客户购买预测及个性化推荐服务。旨在优化用户体验，提升营销效率和客户满意度。 在招商消费金融场景下的用户购买预测竞赛中的34th方案取得了线上成绩0.8603的好结果。该方案的思路是将特征拆分为两个子群：第一个子群以统计特征为主，第二个子群则基于对业务的理解来创建相关特征。为了使这两个子群的表现都足够优秀，我们使用了Level1点击分布作为公共特征。 模型采用了LGB和XGB双模型，并通过rank加权融合的方式进行优化。后续还将更新数据可视化方案，希望能为开源环境贡献一份力量。此处省略了一些对log数据的处理代码，包括点击日期、星期几、小时、分钟以及下一次点击间隔等基本处理步骤。