【技术干货】电商订单异常检测实战|数据分析|机器学习企业级案例分享|XGBoost|GBDT|随机森林|模型融合|

菜菜TsaiTsai

Parts

  1. P1 · 数据概况与案例导读
  2. P2 · （业务分析节选）异常订单检测：商家的帮手，平台的抓手
  3. P3 · （数据预处理节选）基本特征探索与缺失值处理
  4. P4 · （特征工程节选）基于时间、支付方式与城市构建编码函数与特征衍生函数
  5. P5 · （建模与调参节选）验证特征工程效果，解决样本不均衡问题
Description 
企业级案例《电商订单异常检测实战》节选大公开！【完整课件&代码&数据加vx littlebird_0229】本案例节选自《2022数据分析实战》课程正课，是基于国美真实销售数据，通过特征工程、建模调参、模型融合等多个手段一步步将准确率由82%调整至96%！公开课视频为节选版2.5小时，完整案例时长为10小时，完整目录见评论区！