竞赛数据

数据集介绍 竞赛规则 评价指标 数据探索和预处理 模型选择和训练 结果分析和可视化

从Kaggle平台的give_me_some_credit数据集中提取的测试数据。

河南省第十四届ICPC大学生程序设计竞赛将于2023年5月21日举行。

XJTU 提供数学竞赛资料供学习者使用。

竞赛项目聚焦大数据技术与应用，要求选手在Spark、Flink平台下，灵活运用Spark Core、Spark SQL、Flume、Kafka、Flink等技术，解决实际问题。具体包括基于Spark的离线分析平台、基于Flink的实时分析平台的开发，数据抽取与写入Hive分区表，以及使用Scala完成电商系统的离线统计和用户操作日志处理。

为了促进大数据竞赛的发展，我们提出了一套完善的平台建设方案。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的重要过程，在信息技术中扮演关键角色。KDD，即知识发现与数据挖掘，通过分析、转换和模型构建，揭示数据库中的有用信息。KDD+CUP2001是经典的数据挖掘竞赛，推动分类问题上的技术发展。参与者需处理大规模数据集和高维度特征空间，提高预测准确性和模型解释性。竞赛涵盖多种分类算法如决策树（C4.5, ID3）、随机森林、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等，各有特点适用于不同数据特性。文档可能讨论特征选择、模型评估（如交叉验证）、代码实现（例如Python的scikit-learn库）以及数据预处理的关键步骤。这是学习数据挖掘理论与实践的宝贵资源，可提升数据分析

SQL竞赛最终赛试题

欢迎参加MATLAB竞赛，创意是最重要的准则。我们将寻找最有创意的参赛者。

人大金仓数据库竞赛题库是一个为参赛者提供挑战和学习机会的资源。参与者可以通过这个题库来提升他们的数据管理和分析技能。