初学者可以参考daoliker提供的资料：https://github.com/daoliker/JData，这是一位热心的参赛者提供的一份入门程序，涵盖了数据清洗、数据（统计）分析、特征抽取、搭建模型、模型评估，这些机器学习通用的完整流程，对于初学者来说可以作为参考。
上面的连接中有相关的说明，如：
data_cleaning.ipynb 数据清洗
data_analysis.ipynb 数据分析
exlpore_potential_user.ipynb 探索高潜用户行为
其他都是.py的python文件，无需额外说明，上面这几个.ipynb是可导入jupyter notebook的文件，如果没有安装的话需要先安装jupyter notebook，然后upload上面几个文件即可。
一 基础数据介绍：
官网上其实已经有了描述，这里为了方便查看，再次列出：
1. 用户数据 - JData_User.csv
user_id 用户ID
脱敏
age 年龄段
-1表示未知
sex 性别
0表示男，1表示女，2表示保密
user_lv_cd 用户等级有顺序的级别枚举，越高级别数字越大
user_reg_tm 用户注册日期粒度到天
2. 商品数据 - JData_Product.csv
sku_id 商品编号
脱敏
a1 属性1
枚举，-1表示未知
a2 属性2
枚举，-1表示未知
a3 属性3
枚举，-1表示未知
cate 品类ID
脱敏
brand 品牌ID
脱敏
3. 评价数据 - JData_Comment.csv
dt 截止到时间
粒度到天
sku_id 商品编号
脱敏
comment_num 累计评论数分段0表示无评论，1表示有1条评论，
2表示有2-10条评论，
3表示有11-50条评论，
4表示大于50条评论
has_bad_comment 是否有差评0表示无，1表示有
bad_comment_rate 差评率差评数占总评论数的比重
4. 行为数据 - JData_Action_201602.csv,JData_Action_201604.csv,JData_Action_201603.csv
user_id 用户编号
脱敏
sku_id 商品编号
脱敏
time 行为时间
model_id 点击模块编号，如果是点击脱敏
type 1.浏览（指浏览商品详情页）； 2.加入购物车；3.购物车删除；4.下单；5.关注；6.点击
cate 品类ID
脱敏
brand 品牌ID
脱敏
二 任务描述：
参赛者需要使用京东多个品类下商品的历史销售数据，构建算法模型，预测用户在未来5天内，对某个目标品类下商品的购买意向。对于训练集中出现的每一个用户，参赛者的模型需要预测该用户在未来5天内是否购买目标品类下的商品以及所购买商品的SKU_ID。评测算法将针对参赛者提交的预测结果，计算加权得分。
三 https://github.com/daoliker/JData程序详解
这里对这位作者的程序进行一下简单解析，可供初学者参考，因为是自己的理解，可能有不当之处，欢迎大家批评指出。
3.1 数据清洗 data_cleaning.ipynb
数据与程序在相同目录，/data文件夹下，如下图，比大赛提供的数据多了JData_Action_201603_extra.csv【作者在git中已经说明，这个是前面一版的数据，从代码中删除这个文件相关的代码即可】，JData_User_New.csv，user_table.csv，item_table.csv四个文件，这是其他程序生成的。其中，item_table.csv由create_item_table.py生成，user_table.csv由create_user_table.py生成；JData_User_New.csv由explore_data.py生成。
文件执行顺序：
1、 生成缺失的三个文件，这一步的目的，是把文件中的数据按照商品和用户两个维度进行聚合
执行顺序：
python create_item_table.py
python explore_data.py
python create_user_table.py
执行时间较长，但完成后，可以在data/目录下看到新生成的三个文件，注意检验数据条数是否一致
2、缺失文件生成完成后，就可以进行数据清洗和分析了
（2-1）数据分析
进入到我们下载上面程序的目录，在这个目录下启动jupyter notebook:
直接点击data_analysis.ipynb查看即可，这里是在notebook中通过pandas，numpy和matplotlib查看数据的统计特征，进行初步分析
（2-2）数据清洗
查看data_cleaning.ipynb，这里面有原作者的详细描述，介绍了一种数据清洗方法，大家可以在这里改为自己的清洗策略
3、高潜用户行为分析，查看explore_potential_user.ipynb即可，这里是原作者对高潜用户的一些定义，大家可以根据自己的理解修改或调整阈值
4、挖掘过程和结果：
python potential_user.py
简要说明：
find_buy_user函数，查找2，3，4月有购买行为的用户记录（type=4，已去重），保留"user_id", "sku_id"字段，含义分别为用户id，商品id，结果数据存储到了buy_user_list.csv
find_potential_user，查找潜在用户，使用策略为：先读取buy_user_list.csv，取出有购买行为的用户；然后通过ui_record_in_batch_data方法，拿到用户的行为序列（不只是购买行为）；more_than_a_day方法：最后购买日期：行为序列中，购买类型行为的最后日期(last_buy_day)；最早行为日期(earliest_behave_day)：对某商品有浏览等行为的最早日期，这里对用户的意向打了一个标签，当last_buy_day>earliest_behave_day时，则标记potential_flag
为1；否则标记为0
意义：这里标签的定义方式为，如果用户对某个商品，有从浏览，到最终购买的行为链条，则可以说明用户对该商品有购买意向；否则说明没有。
当然，上述标签只是原作者的一种定义方式，可能并不符合我们的设想，我们可以针对这里进行改进。例如，多次浏览同一商品，有关注，或加入购物车行为都可以认为是有意向，只是强弱不同，这样，可以构造特征集合，并使用逻辑回归进行分类。
具体的策略，暂时不进行描述。以上就是对daoliker资料的介绍了。