宜昌网站建设近两年网络营销成功案例
（2025年泰迪杯数据挖掘挑战赛D题特等奖案例）
一、案例背景与目标
1.1 应用场景与痛点
某5A级景区面临以下核心问题：
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拥堵严重：节假日热门景点游客密度超过10人/㎡，排队时间长达2小时。
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资源浪费：接驳车空载率30%，餐饮点位在非高峰时段闲置率60%。
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应急滞后：突发降雨或设备故障时，人工调度响应时间超过20分钟。
1.2 目标与量化指标
| 问题 | 目标 | 技术指标 |
|---|---|---|
| 游客流量预测 | 预测未来3天每15分钟客流量 | MAE < 50人/时段，覆盖率 > 95% |
| 资源调度优化 | 接驳车空载率降低至15%，餐饮等待时间 < 10分钟 | 调度响应时间 < 3分钟 |
| 异常事件响应 | 突发事件检测延迟 < 5分钟 | 准确率 > 90%，误报率 < 5% |
二、数据准备与特征工程（超详细步骤）
2.1 多源数据整合与清洗
2.1.1 数据来源与格式
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票务数据（MySQL数据库）：
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字段：
user_id（脱敏）、entry_time、exit_time、gate_id。 -
清洗逻辑：剔除停留时间超过24小时的异常记录（可能为员工卡）。
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Wi-Fi探针数据（Kafka实时流）：
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原始报文示例：
json
{"ap_id": "AP_023", "timestamp": 1714550400,"mac_list": ["a1:b2:c3:d4:e5:f6", ...],"signal_strength": [-67, -72, ...] } -
解析步骤：
python
# 解析JSON并统计连接数 from pyspark.sql.functions import explode df = spark.read.json(kafka_stream).selectExpr("ap_id", "timestamp", "size(mac_list) as user_count","explode(mac_list) as mac" )
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外部数据接入：
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天气API（每小时调用）：
python
import requests def fetch_weather(lat, lng):url = f"https://api.weather.com/v3?lat={lat}&lon={lng}"return requests.get(url).json()['hourly_forecast'] -
微博舆情（Flume实时采集）：
bash
# Flume配置片段
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