天池大数据竞赛----菜鸟-需求预测与分仓规划（源码大放送）

今天第一赛季结束了，我的排名是197，好歹进前500了，可以进入第二赛季了0.0






下面我会把我的思路和源码全公布出来，其实也没啥东西，不要失望哦～

官网：https://tianchi.shuju.aliyun.com/competition/introduction.htm?spm=5176.100066.333.8.VU8e4s&raceId=231530



赛题背景

阿里巴巴旗下电商拥有海量的买家和卖家交易场景下的数据。利用数据挖掘技术，我们能对未来的商品需求量进行准确地预测，从而帮助商家自动化很多供应链过程中的决策。这些以大数据驱动的供应链能够帮助商家大幅降低运营成本，提升用户的体验，对整个电商行业的效率提升起到重要作用。这是一个困难但是非常重要的问题。我们希望通过这次的大数据竞赛中得到一些对这个问题的新颖解法，朝智能化的供应链平台方向更加迈进一步。

赛题介绍

高质量的商品需求预测是供应链管理的基础和核心功能。本赛题以历史一年海量买家和卖家的数据为依据，要求参赛者预测某商品在未来二周全国和区域性需求量。选手们需要用数据挖掘技术和方法精准刻画商品需求的变动规律，对未来的全国和区域性需求量进行预测，同时考虑到未来的不确定性对物流成本的影响，做到全局的最优化。更精确的需求预测，能够大大地优化运营成本，降低收货时效，提升整个社会的供应链物流效率。

评测指标

在本赛题中，参赛者需要提供对于每个商品在未来两周的全国最优目标库存和分仓区域最优目标库存的预测。我们会提供每一个商品的补少成本(A)和补多成本(B)，然后根据用户预测的目标库存值跟实际的需求的差异来计算总的成本。参赛者的目标是让总的成本最低。

这里的

补多

主要是 商品积压带来的资金成本、仓储成本等。

补少

成本主要是商品不足带来的错失销售时机等缺货成本。

过多的供应会带来库存成本的增加，过少的供应又会错失销售时机，所以需求预测是供应链管理非常关键的一环。

简单来说，

目标函数

是全国的物流成本最低，

变量

是各个仓库的商品数量，

约束条件

是补多和补少。

数据说明

赛题数据：

（1）item_feature:商品粒度相关特征

我们提供商品从20141010到20151227的全国和区域分仓数据。参赛者需给出后面两周（20151228-20160110）的全国和区域分仓目标库存。 商品在全国的特征包括商品的本身的一些分类：类目、品牌等，还有历史的一些用户行为特征：浏览人数、加购物车人数，购买人数。注意我们要预测的未来需求是“非聚划算支付件数”(qty_alipay_njhs)
（2）item_store_feature: 商品和分仓区域粒度相关特征

我们同时也提供商品的区域分仓历史数据，这些数据的维度跟全国的数据一样，仅有的差别是这些数据表达的是某个仓负责的地理区域内的用户行为。比如qty_alipay_njhs在这里表达的是这个仓负责的区域内的用户的“非聚划算支付件数”。

(3) config: 每个商品在全国和分仓区域的补少、补多的成本

我们还提供每个商品在全国和分仓区域的补少、补多的成本，可以用来计算总成本

这里有一个和推荐算法大赛一样的坑，推荐算法大赛给的是全部商品，让我们预测的是020商品子集里的商品，菜鸟分仓这个也是让我们预测部分（非聚划算支付件数），注意下就可以了。

下面说下我的思路，数据量不大用机器学习可能效果不太好（这是借口，我最近实在没时间，想着随便提交一下，进前500能参加第二赛季就可以了，之后就可以用阿里的PAI了0.0），这赛题其实就是让我们预测每个商品在每个地区两周的销量嘛。

1.开始我是这么想的，把去年这两周的销量统计出来不就可以了吗！正好那两周不包括双11双12

1.1先取出那几列（方法多了去了，因为我最近在写R的作业，就用R了）

item<-read.csv("item_feature2.csv")
colnames(item) = c("date","item_id","cate_id","cate_level_id","brand_id","supplier_id","pv_ipv","pv_uv","cart_ipv","cart_uv","collect_uv","num_gmv","amt_gmv","qty_gmv","unum_gmv","amt_alipay","num_alipay","qty_alipay","unum_alipay","ztc_pv_ipv","tbk_pv_ipv","ss_pv_ipv","jhs_pv_ipv","ztc_pv_uv","tbk_pv_uv","ss_pv_uv","jhs_pv_uv","num_alipay_njhs","amt_alipay_njhs","qty_alipay_njhs","unum_alipay_njhs")
cainiaoq<-item[,c("date","item_id","qty_alipay_njhs")]
write.table (cainiaoq,file ="cainiaoq.csv", sep =",", row.names = FALSE, col.names =FALSE, quote =FALSE)

itemsf<-read.csv("item_store_feature2.csv")
colnames(itemsf) = c("date","item_id","store_code","cate_id","cate_level_id","brand_id","supplier_id","pv_ipv","pv_uv","cart_ipv","cart_uv","collect_uv","num_gmv","amt_gmv","qty_gmv","unum_gmv","amt_alipay","num_alipay","qty_alipay","unum_alipay","ztc_pv_ipv","tbk_pv_ipv","ss_pv_ipv","jhs_pv_ipv","ztc_pv_uv","tbk_pv_uv","ss_pv_uv","jhs_pv_uv","num_alipay_njhs","amt_alipay_njhs","qty_alipay_njhs","unum_alipay_njhs")
cainiao<-itemsf[,c("date","item_id","store_code","qty_alipay_njhs")]
write.table (cainiao,file ="cainiao.csv", sep =",", row.names = FALSE, col.names =FALSE, quote =FALSE)

1.2上传到HDFS（略）

1.3运行spark sql shell

guo@drguo:/opt/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin$ spark-sql
16/05/15 21:20:55 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
...
spark-sql> source /home/guo/1.sql

1.sql

drop table if exists cainiao;
create external table cainiao(dater bigint, item_id bigint, store_code bigint, qty_alipay_njhs bigint)
row format delimited fields terminated by ','
location '/cainiao';

create table predict as select item_id, store_code, sum(qty_alipay_njhs) as target
from cainiao where dater>=20141228 and dater<=20150110 group by item_id, store_code;

drop table if exists cainiaoq;
create external table cainiaoq(dater bigint, item_id bigint, qty_alipay_njhs bigint)
row format delimited fields terminated by ','
location '/cainiaoq';

create table predictq as select item_id, "all" as store_code, sum(qty_alipay_njhs) as  target
from cainiaoq where dater>=20141228 and dater<=20150110 group by item_id;

因为spark sql不支持像hive一样的导出表语法，所以我就又用了spark-shell

今天（2016.5.26）我刚想到另一个办法

因为hive如果什么都没配，也会用自带的derby存储，也是在哪启动的就存在哪，所以只要在相同目录下启动，在spark-sql里创建的表，hive里当然也有了！真是机智如我！！！

guo@drguo:/opt/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin$ hive
hive> show tables;
OK
cainiao
cainiaoq
ijcai
ijcaitest
ijpredict
predict
predictq
Time taken: 2.136 seconds, Fetched: 7 row(s)

1.4启动spark-shell（scala）

guo@drguo:/opt/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin$ spark-shell
16/05/15 20:30:07 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Welcome to
____              __
/ __/__  ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 1.6.1
/_/

Using Scala version 2.10.5 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_73)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
Spark context available as sc.
SQL context available as sqlContext.

1.5导出数据，它默认存在hdfs上（/user/guo/下），好像只能存为这三种格式，我试了下txt和csv都不行，如果还能存别的格式请告诉我。

scala> sqlContext.sql("select * from predict ").write.format("json").save("predict")
scala> sqlContext.sql("select * from predictq ").write.format("json").save("predictq")

scala> sqlContext.sql("select * from predict ").write.format("parquet").save("predictp")

scala> sqlContext.sql("select * from predict ").write.format("orc").save("predicto")

懂一点hive的可能会说，你直接用hive不就行了吗。确实可以，但hive慢的多，Spark SQL与Hive On MapReduce速度比较

而且我推荐算法离线赛就用的hive，一直用hive多单调啊0.0

1.6提交结果后成绩自然不怎么样



2.因为5-16，也就是今天比赛就结束了，我昨天看到这成绩的时候（第一次提交）感觉还是有点悬（前500才可以进第二赛季）

想了一下，去年那两周卖的商品可能现在已经不卖了，而且今年的总体销量肯定比去年销量高，机智的我又想到一个idea！把最近两周的销量统计下不就可以了吗！正好这两周也不包括双11双12。

流程和前面一样就不写了，直接上成绩



哈哈，机智如我！