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怎样卖股票入门_阿里音乐流行趋势猜测大赛,赛后总结

返回>来源:www.chaogurumen.cn   发布时间:2017-11-10 15:55    关注度:次

怎样卖股票入门_阿里音乐流行趋势猜测大赛,赛后总结_趋势线

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二、分析思路1、分析评分指标

提交结果的终极评分是根据F值计算的,从计算公式来看F是由每个艺人的评分相加得到的,每个艺人的得分是由归一化方差(sigma)和(phi)相乘得到的。

其中是当前艺人的每日实际播放量相加开根号得到的,每个艺人的参数有且只有一个固定值,它的大小取决于每个艺人的60天播放量总和值,当某个艺人的总播放量较大时,就大,F也就变大了,由此可知:60天总播放量越大的艺人,猜测越准,评分会越高,这是个快速提分的方法


从公式来看参数是由某艺人提交的每日播放量与实际播放量的差值除以实际播放量,对该值平方后取60天的平均值,开根号得到的。这个参数反应了提交结果S与实际播放量T之间的差距。差越小,猜测越精准,(1-)越大,F就大。而当差过大超过了实际播放量T,此时>1,(1-)为负数,此时对该艺人评分为负,综合累加的F值会更小。由此可知,若猜测中存在某个艺人结果极端不准的情况,会使评分F下降得更多,因此也要保证所有艺人的平均猜测准确性。即尽量连结平稳的值,突发值很轻易使结果变差。



2、初探规律

按照标题问题要求,可以确定这是一个回归猜测类标题问题,已知前6个月歌曲艺人及其用户记录,猜测后两个月每日的艺人播放量值。

建模的流程是:

预处理-->提取特征并筛选-->模型(多个自变量猜测一个连续因变量值)-->猜测-->评估

初探数据规律,是为了提取主要特征作为后续建模的备选样本变量。

开脑洞,研究数据:

首先可以看出用户记录表中的用户每日播放,下载和保藏歌曲量是猜测未来60天每个艺人播放量的主要依据,可以将其作为主要特征。

其次,在不考虑突变和周期规律的情况下,该时间序列是具有短期自相关性的,即相邻的时间序列值具有连续性。很显然要猜测9、10月的每日播放量,从已知的8月30日最先倒推,离待猜测时间越近的几个月的信息与待猜测值相关性较大,可以作为紧张猜测依据。


用户记录表中每笔记录gmt_create记录是可以将每日用户的播放行为精确到每小时,将用户行为按小时划分也许会获得在时间上的高分低谷特征规律以辅助猜测未来60天的播放量的周期规律


在歌曲艺人表中,查看数据会发现有部分歌曲的发行时间记录publish_time是在2015年3月以后到2016年的,而截止2015年3月1日前的初始播放量数据song_init_plays确为较大的值,官方注释说是艺人有些歌曲是在之后发行专辑的,因此发行记录比较晚,而歌曲已经有初始播放量了。专辑发行的炒作,很大可能会导致在publish_time出现播放量小范围的突增现象,有助于推测未来数据的突增日期及其播放量。


整理数据会发现,在用户前记录表(6个月)中的歌曲总数小于在歌曲艺人表中的歌曲个数,如初赛未换数据前用户记录表有1,0278首歌曲,而歌曲艺人表中有1,0842首歌曲。这是因为有些艺人的某些歌曲太过老旧,用户点播率较低。而歌曲和用户记录数据是随机抽样得到的,因此产生这种情况。


歌曲语言数据Language和性别Gender是做过脱敏处理的类型数据,官方给出Gender别离代表着女性,男性和乐队。语言估计有汉语,票据,粤语,英语等等。这两个记录值需要画图分析它与猜测播放量有什么关系,也许可以分类不同类型的艺人时间序列趋势走向。


实验结果发现:

1、用距离猜测时间近来的时间段作为猜测值是比较抱负的方法,因此在初赛时尝试画出50艺人在8月内的播放量取值箱形图。如下,可以看到每个艺人各自8月每日播放量数值,可以从图中区分高播放量的艺人和一般播放量的艺人。按照评分指标,若能将播放量越大的艺人猜测越准,评分会提升。因此很明显要对高播放量的艺人序列多加关注,同时应该进一步研究艺人序列的分类方法。

2、 如下画出按性别和语言分类的8月艺人播放量取值箱形图,以及对应类别艺人数据量的柱状图,由于有些艺人的不同歌曲语言不同,因此这里的语言类别是根据艺人最常用的歌曲语言做分类。从图中粗略判定性别为3的艺人播放量最低,语言1,4,11的艺人的每日播放量较高。

怎样卖股票入门_阿里音乐流行趋势猜测大赛,赛后总结二、分析思路1、分

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