电商场景中的加购预测，核心不在于判断一次访问是否“像要买”，而在于从会话行为、流量来源、设备环境与页面浏览轨迹中提炼可用于排序的转化信号。这道 Kaggle 题目以 Google Analytics 360 数据为基础，要求预测访客是否会把商品加入购物车，本质上是一类面向运营决策的结构化二分类任务。这类题目的实战价值很高，因为加购行为处在购买漏斗的关键中段，既早于成交，又比单纯点击更接近商业意图。围绕这道题展开分析，重点不只是拿到一个 AUC 分数，而是完整走通从任务理解、数据拆解、特征设计到模型验证的建模过程，并把结果放回真实零售业务中理解其应用边界。文章目录赛题概述数据详解解题思路操作案例优秀案例解析总结赛题概述本案例地址 Online Retail Store: Predicting Visitor Behaviour。这是一道典型的电商行为预测题，核心任务是基于 Google Analytics 360 的访问数据，判断访客是否会把商品加入购物车。本质上属于结构化二分类建模，但难点不只在模型训练，还在于对用户访问轨迹、会话特征与转化行为之间关系的业务理解。题目非常适合用来练习从埋点数据到商业目标的映射能力，包括样本定义、特征工程、类别不平衡处理与排序型评估指标优化。在真实项目中，这类任务直接对应电商转化提升、个性化触达和营销资源分配等关键场景。模块名称内容简介所需技能数据类型应用场景赛题背景题目围绕线上零售场景中的“加购意图识别”展开，关注点不是静态用户画像，而是访客在一次次访问中的行为信号如何反映购买兴趣。此类项目在业务上通常受限于埋点质量、行为噪声、高维类别特征和转化样本稀疏等现实条件，属于典型的数据驱动运营问题，而非纯粹的算法演示。需要具备将业务动作转化为预测目标的能力，能够从会话级数据中抽象用户意图，并结合特征构造、异常识别、类别编码和验证方案设计完
