Kaggle
是一个数据建模和数据分析竞赛的平台。企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛，通过“众包”的形式以产生最好的模型。 Kaggle可以分为Competitions竞赛、Datasets数据集以及Kernel内核三个子平台、配套的Forum论坛模块以及供各类公司或组织招聘人才的Jobs模块。 Statistics截止到2016年5月份，Kaggle拥有超过
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2024-01-16 00:49:59
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客户需求： ①统计数据中排名前十的 所有榜单歌手出现次数 绘制直方图 ②对排名前三的歌手绘制饼图 查看他们的歌曲主要出现在哪些榜单 ③对出现次数多的歌名做词云图（前20）一. 快速搭建环境1.1 由于是新电脑所以我花了一点时间在环境搭建上。首先安装anaconda，（自带jupyter，pandas，matlibplot）由于官网下载的太慢了，我选择了清华下载(安装基本上就是一直下一步，我只改了安
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2024-08-19 13:19:34
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前面学习了Python的基础语法，Numpy和Pandas，终于要使用Python来进行数据分析的实战练习了。本节以某药店2018年商品销售数据为例来练习利用Python进行数据分析的基本方法。数据分析基本步骤： 1、提出问题 2、理解数据 3、数据清洗 4、构建模型 5、数据可视化一、提出问题要分析解决业务数据问题，首先要与业务部门进行沟通。本节案例主要分析月消费次数、月消费金额、客单价、消费趋
# 数据分析大赛作品实现指南
作为一名刚入行的小白，参与数据分析大赛可能会让你感到有些迷茫。不过，不用担心，我会为你详细介绍整个流程，帮助你逐步实现你的作品。以下是参与数据分析大赛的一些主要步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 第一步 | 确定题目和目标 |
| 第二步 | 收集数据 |
| 第三步 | 数据预处理 |
| 第四步 | 数据分析和
1. 问题介绍与评估指标开放数据：天猫用户在4月-8月的品牌行为数据，对品牌的点击、购买、收藏、加入购物车等。（一共5个月的数据）预测数据：同样这些用户在9月购买的品牌。提供的数据形式如下： 具体内容，请戳比赛介绍。2. 天猫推荐算法在阿里内部，天猫算法团队将品牌推荐转化为一个点击率预估问题。（注意：这里讨论
在数据分析大赛中，参赛者经常面临对海量数据进行有效分析的挑战。本文的目的是记录我们在准备“数据分析大赛资料”时，如何高效地解决常见问题，最大程度提高系统的性能和准确性。以下是我们的复盘记录，包括问题背景、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展。
### 背景定位
在某次数据分析大赛中，参赛团队收集了大量用户行为数据。随着数据量的不断增加，分析处理速度逐渐下降，系统的响应时间出现显著
作者简介：foreach，2012年加入腾讯，一直专注于腾讯大数据产品建设，重点参与腾讯移动分析（MTA）、腾讯移动推送（信鸽）等核心产品研发，亲身经历两款产品从0开始到数十万开发者使用的过程。目前专注于系统改造优化，以及广告与金融领域高价值服务建设。腾讯移动分析（Mobile Tencent Analytics，简称MTA）是一款专业的第三方移动统计分析
---恢复内容开始---我们参加的大数据竞赛初赛已经结束，经过这些天的努力，我们也成功进入复赛。我们在初赛的最高成绩的准确率为97.65%；作为一名大一生，在与那些名校的竞争中，我们有这样的成绩，我们倍感高兴与自豪；现在我想从我们刚开始参加比赛时做一个简要的总结。 matlab入门作为一名大一新生，别说对于大数据，对计算机都是小白一只；所以我们优秀的指导老师让我们学习了一
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2023-10-25 18:00:45
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AETA地震预测 AI 算法大赛——Helloworld队比赛方案（亚军） 首先很幸运拿到AETA地震预测AI数据分析大赛的亚军，非常感谢我的大佬队友（也是我的学弟）。我第一次参赛没有思路也没有经验，想先做一个可行性分析，做一个大而全的方案，导致的后果就是无从下手。队友直接给我上了一课，别想太多，先定一个简单的方案先试着，后期再做改进，不管三
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2024-08-09 10:55:47
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题目 B：餐饮服务评价情感倾向分析 完整解题
餐饮行业被誉为“永不落幕的黄金行业”，一方面是其“民以食 为天”的刚需特性，另一方面是较低的创业门槛，使得行业竞争激烈。 中国餐饮市场经过迅速发展，产业链逐步完善，餐饮外卖市场逐步成 熟，在网络和疫情的影响下，年轻人的线上消费倾向进一步养成，很 大程度上也助推了餐饮行业的线上发展。对餐饮企业来说，结合线上 线下精细化运营，把握好用户评价，才能在竞争
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2023-12-01 09:14:25
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模块C：数据挖掘（10分）环境说明：服务端登录地址详见各模块服务端说明。 补充说明：各主机可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问； Master节点MySQL数据库用户名/密码：root/123456（已配置远程连接）； Hive的配置文件位于/opt/apache-hive-2.3.4-bin/conf/ Spark任务在Yarn上用Client运行，方便观察日志。 该模块均使用Sca
前言题目可参见这里：C题下面简单做一下另外一篇O奖论文的笔记，上一篇O奖论文较难，这篇相对来说比较好读。论文题目： 《在线销售战略：融合深度学习和差分模型的评论跟踪系统》 Summary
作者用少量的语言介绍了一下background，接着讲述了解决问题的一个overview. 首先基于star rating和review text设定了5个指标：average star rating，
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2023-09-14 23:25:25
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题目： 数据来了，废话不多，直接上python!读取数据import pandas as pd
###step1 数据清洗
# 读取数据
df=pd.read_csv('./台北房产数据集.CSV')数据基本概述# 打印数据样本个数
print(df.shape[0])
# 打印数据描述性统计情况
print(df.describe().T)
print(df.min())
print(df.ma
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2024-01-23 17:30:10
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目录题目任务 1 数据预处理与统计任务 2 数据分析与可视化代码展示任务一 任务二题目任务 1 数据预处理与统计任务 1.1 对数据作必要的预处理，在报告中列出处理步骤，将处理后的结 国保存为“task1_1.csv”。任务 1.2 统计每个大类商品的销售金额，将结果保存为“task1_2.csv”。任务 1.3 统计每个中类商品的促销销售金额和非促销销售金额，将结果保 存为“task1
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2024-07-02 05:25:43
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PAKDD 是机器学习、数据挖掘领域顶会，除了聚焦于此的学术出版和讨论，每年PAKDD都有组织以解决现实问题为背景的机器学习算法大赛，而且影响力巨大。今年的 PAKDD 2021 大赛内容是内存故障预测，在天池平台举行，业界之前对此的研究很少，但在业务复杂的大规模生产环境中提前准确预测内存故障已经成为大规模数据中心和云计算时代工业界需要研究和解决的重要问题之一。之前向大家介绍过这一比赛：
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2023-05-24 17:29:58
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数字时代监控运维系统数据量暴增，指标、日志、代码堆栈、网络数据包等等时间序列数据从每天几百兆采集量膨胀到每天上百GB，上TB。由于故障总是偶发，而监控数据在故障发生回朔时才更有价值。如何利用这些低价值密度的海量数据呢？传统监控系统要么只是针对指标、日志等单一类型数据提供分析能力，要么只针对网络、基础设施、应用中间件提供监控能力。随着应用系统快速复杂化，、企业现有数据孤岛式的监控系统已经严重阻碍
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2024-01-15 11:49:58
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背景双十一购物狂欢节现已成中国电子商务的年度盛典，随着电子商务平台的逐渐兴起，平台的竞争也越来越强，为了更好地提高平台和商家利润。伴随着网购规模的逐年增大，随之产生了大量的围绕平台和购物者的数据集，如果从这大量的数据中挖掘出有用的信息，这就需要用到数据分析技术了。分析出有用的数据事就可以区分无价值消费者、高价值消费者，从而针对不同价值的消费者制定优化的个性化服务方案，并制定相应的营销策略进行喜好推
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2023-08-27 09:10:13
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这个比赛偶然在saike上看到的，不是很难比较水，由于是单人参赛，秉持着巩固锻炼一下自己的数据挖掘和机器学习水平的想法就报名了。由于赛题确实没什么含金量，7天的比赛3天我就把论文和代码写完了。不过也得益于我以前存过情感分析的深度学习bert模型代码，所以最后的训练效果非常好。最后离一等奖差了五名，有点遗憾但是也捞了个二等奖。给大家参考一下思路和代码吧题目选择——题目 B：餐饮服务评价情感倾向分析餐
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2024-01-05 23:39:59
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【推荐原因】无意中逛到这个博主的博客，看到了他的这篇心得，觉得是有过数据处理、统计分析、SAS编程丰富经验的专业人士学习SAS的一些真实感想，值得分享。其实，还有一大帮哥们是做SAS开发的，他们的工作可能更偏向于底层的程序开发。其实，自己用了这么久的SAS，很想说的是，统计软件都是用来解决统计分析问题的，真正需要的是扎实的数理统计学背景和业务分析能力。而不同的统计软件就类似高级厨师的不同刀具根据不
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2024-01-16 16:33:02
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# 数据分析大赛理论知识科普
随着大数据的快速发展，数据分析已经成为各个行业中不可或缺的一部分。在数据分析大赛中，参赛者需要运用统计学、机器学习、编程等多种知识，来处理和分析数据，以得出科学的结论或预测。在这篇文章中，我们将探讨数据分析的基本概念、主要流程，以及代码示例，帮助读者理解这门学科。
## 什么是数据分析？
数据分析是将数据转换为信息的过程，以帮助我们做出更好的决策。根据数据的不同
