<h3>Правила участия</h3>

Нажимая кнопку &laquo;Участвовать&raquo; и/или &laquo;Отправить решение&raquo;, вы соглашаетесь <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Rules_Data%20Fusion%20Contest_2025.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">с Правилами участия в соревновании Data Fusion Contest 2025</a>.

<h3>Постановка задачи</h3>

Необходимо решить задачу прогнозирования динамики денежных переводов клиентов банка. В роли временного ряда, который требуется прогнозировать, выступают переводы со счетов юридических лиц клиентов банка &mdash; другим юридическим лицам, агрегированные суммарно по неделям. Для обучения прогнозных моделей предоставляются транзакции за 2 года (118 недель, с 0 по 117 включительно), а горизонт прогнозирования &mdash; следующие 12 недель (с 118 по 129 включительно).

В данной задаче предстоит работать с данными юридических лиц: их транзакциями за 2 года, а также предоставленной информацией из профилей юридических лиц. У задачи имеется ряд весьма интересных особенностей для исследователей и практиков анализа данных:

<ul>
	<li>Юридические лица очень часто имеют счета сразу во многих банках. В данных задачи предоставлены транзакции юридических лиц по их уникальному ИНН, как от лица их счета в банке, так и выступающих в качестве контрагентов транзакций с другими клиентами банка.&nbsp;</li>
	<li>Транзакции между юридическими лицами отличаются от уже привычных для соревнований данных транзакций физических лиц. В них отсутствуют привычные MCC коды, но есть много другой информации, с которой можно работать.</li>
	<li>Данных для решения задачи предоставлено рекордное количество &mdash; более 250 миллионов транзакций. Осторожнее обращайтесь с памятью своих систем! 🤗️️&nbsp;</li>
</ul>

Для удобства работы с данными предоставляется глобальный календарь непрерывно идущих недель. Подробнее про структуру и особенности данных можно узнать на странице &ldquo;<a href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2025-4cast/dataset" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Данные</a>&rdquo;.&nbsp;

Задачи по прогнозированию повсеместно встречаются в рабочей практике компаний всех индустрий. На основании прогнозных моделей можно принимать самые различные решения для бизнеса, как на уровне конкретных клиентов, так и на уровне стратегии действий компании. Само прогнозирование имеет богатую историю подходов, моделей, научных школ и методологий, попробовать которые можно в рамках соревнования.&nbsp;

<h3>Формат решений</h3>

Это табличное соревнование с разметкой предоставленного вам .csv файла. Вам необходимо создать алгоритм, способный по предоставленным в рамках соревнования данным, создать новый табличный .csv файл с тремя столбцами:

<pre>
<code class="language-python">inn_id, week, predict
inn1000051, 118, 7430786
inn1000051, 119, 7430786
...
inn999886, 129, 19776084</code></pre>

<ul>
	<li><code>inn_id</code> &ndash; идентификатор юридических лиц, клиентов банка;</li>
	<li><code>week</code> &ndash; номер недели (периода прогнозирования), на которую сделан прогноз;</li>
	<li><code>predict</code> &ndash; предсказание вашего алгоритма.&nbsp;</li>
</ul>

Предсказания необходимо построить для всех 51,963 клиентов на все 12 недель (периодов прогнозирования) тестовых данных.&nbsp;

Примеры&nbsp;sample_submission.csv&nbsp;доступны на странице &ldquo;<a href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2025-4cast/dataset" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Данные</a>&rdquo;.

&nbsp;

<h3>Проверка решений</h3>

Решения проверяются автоматически путем сопоставления с известными истинными историческими значениями суммарных переводов клиентов банка со своих счетов. Истинные исторические значения в тестовых данных доступны только организаторам.

Метрика соревнования &mdash; средний RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) по клиентам:

&nbsp;

$$\overline{RMSLE} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \text{RMSLE}_i$$

$$RMSLE_{i} = \sqrt{\frac{1}{T} \sum_{t=1}^T (\log(1 + y_{it}) - \log(1 + \hat{\overline{y}}_{it} ))^2 }$$

$$\hat{\overline{y}}_{it} = max(0, \hat{y}_{it}) $$

$$\text{Где:}$$

$$N \text{ &mdash; число клиентов},$$

$$T \text{ &mdash; число периодов прогнозирования},$$

$$y_{it} \text{ &mdash; истинные значения временного ряда клиента i в период t},$$

$$\hat{y}_{it} \text{ &mdash; спрогнозированные значения временного ряда клиента i в период t}.$$

&nbsp;

Соотношение public/private в соревновании составляет 4/8:&nbsp;

<ul>
	<li>Первые 4 тестовые недели (с 118 по 121 включительно) используются для результатов на public лидерборде.&nbsp;</li>
	<li>Остальные 8 недель (с 122 по 129 включительно) используются для результатов на private лидерборде.</li>
</ul>

Обратите внимание, что если в качестве прогноза предоставляются отрицательные значения, то они принудительно зануляются.

Победители соревнования определяются по результатам на private лидерборде. Для private лидерборда можно выбрать до 2 финальных решений.

<h3>&nbsp;</h3>

<h3>Информация&nbsp;для участников</h3>

<ul>
	<li>В соревновании можно принимать участие из любой точки мира. Участники могут объединяться в команды до 4-х человек. Участвовать можно в любом количестве из предложенных задач и номинаций. Победители соревнования смогут получить денежные призы только на расчетные счета банков, зарегистрированных на территории Российской Федерации.&nbsp; Просим вас позаботиться об открытии счета в РФ заранее.</li>
	<li>Ответы на вопросы по всему Data Fusion Contest 2025 доступны&nbsp;на&nbsp;<a href="https://ods.ai/tracks/data-fusion-2025-competitions/faq" rel="noopener noreferrer" target="_blank">FAQ странице трека</a>.</li>
</ul>

<h3>Призовой фонд задачи 2, 4cast</h3>

1 место: 600 000 рублей 
2 место: 250 000 рублей 
3 место: 100 000 рублей

Спецноминация Companion:&nbsp;

1 место &mdash; 50 000 рублей 
2 место &mdash; мерч

Участникам необходимо решить задачу прогнозирования временных рядов для клиентов банка (юридических лиц) на основе их профилей и истории транзакций.

Public

Private

Val.Public

Val.Private

Данные

Rules

Нажимая &quot;Отправить&quot; я соглашаюсь с условиями <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Rules_Data%20Fusion%20Contest_2025.pdf">Правил проведения онлайн-соревнования Data Fusion Contest 2025</a>

Privacy Policy and User agreement

Даю <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Data_Fusion_2025_soglasie_pdn.pdf">согласие</a> Оператору&nbsp;на обработку ПДн&nbsp; (*)

email_promo

Даю согласие <a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Data_Fusion_2025_T1_soglasie_promo.pdf">Организатору</a>&nbsp;соревнования на получение информации рекламного характера

<a href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2025/Data_Fusion_2025_T1_soglasie_hr.pdf">Согласен</a> на сотрудничество по содействию мне в трудоустройстве

Благодарим за интерес к серии соревнований&nbsp;Data Fusion Contest 2025.

Заполните, пожалуйста, форму ниже.

Согласия, отмеченные&nbsp; (*) - обязательные.

#	Teams (101)	Average RMSLE	Last	Entries
1	IS	2.8370482261	9m	19
2	Kirill Krivosheev	2.8497864385	9m	21
3	Alexander Dudin	2.8513744527	9m	66
4	Хахатон	2.9405143189	9m	61
5	faas	2.948175165	9m	25
6	Let me solo her	2.9947467631	9m	40
7	ml web bee	3.0369005658	9m	33
8	Alexander Ladzin	3.0479401088	10m	5
9	Anna Yurishcheva	3.0903496414	9m	36
10	Sergey Elis	3.1067556634	9m	14
11	Строительство 503	3.1282717315	9m	33
12	Kirill Golubev	3.1374804817	9m	28
13	Filer	3.1662454513	10m	43
14	Бесперспективняк	3.1820712475	9m	26
15	Andrei Zakharov	3.2592167053	9m	27
16	Mikhail Bokov	3.4388883039	9m	16
17	Artem Voronov	3.4990098943	9m	3
18	Oranges	3.5695081994	9m	49
19	ОЦРВ	3.6130233265	9m	18
20	Сергей 72	3.6857651489	9m	102
21	DeepSuck	4.1543770477	9m	5
22	Ilya Zhukov	4.440952336	9m	8
23	Eduard Araslanov	4.4479857121	9m	15
24	4ерепашкиНиндзя2Выжившие	4.5930146741	9m	48
25	Alexander Pavlov	4.7123618937	9m	76
26	Vladimir Testov	4.7940253183	9m	4
27	xbar19	4.8409199794	10m	1
28	MrUnderfit	5.2991149648	9m	24
29	Andrey Pedchenko	5.3766990601	9m	42
30	Владислав Е	5.3876486648	10m	3
31	oxoG	5.4103991095	9m	10
32	kizzy	5.4314957444	9m	17
33	NansyJourney	5.4570307533	10m	11
34	Max Perepeliuk	5.5033654455	9m	8
35	Vladislav Kamanov	5.5149915005	9m	6
36	ML_strom	5.5235048837	9m	34
37	Vasily Matkivsky	5.5302345905	10m	1
38	Daniil Melnik	5.5729621314	10m	3
39	Andrey Kuznetsov	5.5739528383	9m	16
40	Raistlin	5.5855232941	9m	39
41	oxyz	5.5899391849	9m	18
42	перега сират	5.6006663196	10m	5
43	Iev	5.6632922884	10m	13
44	kvadro	5.6636580434	10m	5
45	feel the agi	5.6704028461	10m	21
46	Ivan Zhuravlev	5.6720996254	9m	17
47	ml_square	5.6911012067	10m	5
48	NoFuture	5.692009328	10m	23
49	f24bceadd1bd2	5.7045933063	9m	34
50	way2oblivion	5.7144467591	9m	15