项目描述：从每月十亿级别的手机卡用户中，以APP行为频次作为特征，建立二分类评估模型，提取最相近于已转化手机卡用户的手机号进行打包，投入于广告平台作为广告计划的投放定向。
项目角色：特征工程、落实业务
读取hive数据库获取手机卡用户APP数据，计算APP使用频次与时长(天) 并对其进行格式化，以月为单位保存至数据库准备进行特征工程。获取正样本数据(已转化手机卡用户)保存至hive数据库。
进一步计算APP行为数据、进行归一化与向量化、获取特征向量。计算指定月APP使用频次与时长、归一化之后作为当月APP使用特征。对比两个月的数据，计算APP使用频次与时长变化，作为APP使用变化特征。获取待观察APP列表，进行过滤后进行向量化，作为最终模型训练的数据，为特征向量打上正样本与负样本标签。
根据业务需求，获取经过模型预测后的数据。指定业务需求数据量、是否重复获取历史数据、是否转存等选项，将以上选项作为入参，执行数据获取的脚本，根据模型预测时给予样本的评分，递减的原则去获取数据，将结果保存至文本文件用于互联网广告投放的用户定向设置。