在华仔看来，最终保持TOP10成绩主要来自于有效特征的挖掘。以weather type（天气类型）字段为例，挖掘了weather scoring 和binning feature两大类的有效特征，基于上面的数据预处理和特征工程，得出参赛最终提交的整体O3、PM10、PM2.5的预测效果。

昆仑数据：用人工智能解决工业问题

对参加KDD-CUP的夙愿，华仔表示，KDD-Cup是工业界和学术界都非常关注的一个比赛，也产出过很多对业界有影响的技术，比如KDD-Cup 2012产出的XGBOOST和FFM模型对工业界产生了很大的推进作用，而在工业界有了一定应用沉淀后，又不断地对这两种模型进行优化。

随着人工智能AI的红利，越来越多的领域开始尝试使用机器学习来解决现实问题，从KDD-Cup赛事命题方向的变化就可以反映这种趋势。以往的赛题多集中在推荐系统的设计，近年来开始转向机器学习技术在教育、交通等传统行业的实际应用问题。

人工智能已经从技术概念逐步开始了场景化、商业化的落地，随着技术与人才的逐步成熟，用大数据与人工智能技术推动工业智慧升级，将从昆仑数据的使命演进成不远的现实。