飞桨学习赛：MarTech Challenge 用户购买预测

这场竞赛适合谁

适合已有结构化订单数据建模经验、愿意使用 PaddlePaddle 2.0 及以上版本的个人参赛者。参赛者应能从用户、订单、商品及付款时间等字段构建特征，并输出用户下个月是否购买的预测概率。

这场比赛提供什么

以下内容来自比赛官方页面。

• 数据获取Historical order training data and next-month purchase test data
• 教程PaddleREC official resource repository
• 教程Exploratory data analysis tutorial for purchase prediction
• 教程Time-window feature construction tutorial
• 教程User and product feature engineering tutorial
• 教程Monthly sales prediction implementation tutorial
• 教程Notebook creation and execution documentation

从报名到首次提交的准备步骤

1. 01

   能够读懂官方赛题与参赛规则

2. 02

   订单数据特征工程

3. 03

   时间滑窗特征

4. 04

   二分类概率预测

5. 05

   AUC 优化

6. 06

   AI Studio Notebook 提交

投入前确认：主要难点是从经过模拟生成、部分特征含义被隐藏且脱敏的历史订单记录中提取有效的用户购买信号，尤其需要处理付款时间并构造时间滑窗特征。还需在 AI Studio Notebook 中通过命令和 token 提交预测结果及可能要求的源码。