这是第二届智慧**杯（ICC）中的一题：精品旅行服务成单预测。我入赛的时间很晚，大约是赛程的后期了。我的队伍是“魂斗罗”，最终取得优胜奖，排名 14th/1135。这个比赛可以学到不少从序列数据中挖掘特征的套路。

1. 由于用户最近的行为极可能代表了近期的想法，因此我保留了最近 k 天的行为与时间，作为 k 个特征；
2. 对最近 k 天的行为和时间进行统计，构建统计特征；
3. 对所有的行为和时间进行统计，构建全局统计特征；
4. 对时间序列进行一阶和二阶差分，保留最近的 k 个差分值，作为 k 个特征；
5. 对 k 个一阶和二阶差分值进行统计，构建统计特征；
6. 对所有的一阶和二阶差分值进行统计，构建全局统计特征；
7. 按行为分组后，对时间序列进行一阶和二阶差分，保留最近的 k 个差分值，作为 k 个特征
8. ……

诸如此类，实验表明，差分特征十分有效，是这个比赛提分的关键。

如果您有任何的想法，例如：发现某处有 bug、觉得我对某个方法的讲解不正确或者不透彻、有更加有创意的见解，欢迎随时发 issue 或者 pull request 或者直接与我讨论！另外您若能 star 或者 for k 这个项目以激励刚刚踏入数据挖掘的我，我会感激不尽~