时间序列预测实战：电商GMV预测与特征工程

1. 项目概述

"每日一题"系列是DeepML社区推出的机器学习实战训练项目，旨在通过每日一道精心设计的算法题，帮助开发者持续提升机器学习实战能力。2026年1月8日的题目聚焦于时间序列预测与特征工程的结合应用，题目设计体现了工业界真实场景中的典型问题。

这个系列特别适合：

• 希望系统性提升ML工程能力的中级开发者
• 准备面试的求职者（题目常涵盖大厂高频考点）
• 需要保持算法敏感度的在职工程师

作为参与过多期每日一题的"老玩家"，我发现这些题目最宝贵的价值在于：它们不是孤立的算法题，而是经过精心设计的"微缩项目"，每个题目都隐藏着值得深挖的工程思维。

2. 题目解析与技术拆解

2.1 题目核心要求

2026.1.8的题目给出了一个电商平台用户购买行为的时间序列数据集，要求：

1. 预测未来7天每日的GMV（Gross Merchandise Volume）
2. 评估模型在节假日表现的特殊性
3. 限制模型大小不超过100MB

这实际上模拟了电商大促前的核心预测场景，三个要求分别对应：

• 基础预测能力
• 业务场景适配
• 工程落地约束

2.2 关键技术栈分析

2.2.1 时间序列处理

典型解决方案会涉及：

• 滑动窗口特征生成（lag features）
• 傅里叶变换提取周期特征
• 节假日哑变量处理

实战经验：电商数据通常具有明显的双周期特性（周周期+日周期），建议同时计算7天和24小时滑动统计量

2.2.2 模型选型

在100MB限制下，可选项包括：

• LightGBM（实测效果与效率的最佳平衡）
• Prophet（内置节假日处理但精度一般）
• 小型LSTM网络（需要谨慎设计网络结构）

2.2.3 评估策略

除常规的MAE/MSE外，必须设计：

• 节假日单独评估集
• 预测波动性分析（避免出现极端预测值）

3. 最佳实践解决方案

3.1 特征工程实现

python复制# 核心特征生成代码示例
def create_time_features(df):
    # 基础时间特征
    df['day_of_week'] = df['timestamp'].dt.dayofweek
    df['is_weekend'] = df['