数据竞赛

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。

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

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。

NOI 的资料真挺全的，尤其是算法和数据结构那部分，讲得细，还贴合实战。你要是想系统学点算法、备战竞赛，或者单纯想刷题提升实力，这份资源还蛮值得一看。里面的排序算法、图论、动态规划都讲得比较通俗，像是把知识点拆成小块喂到你嘴边，读起来一点都不费劲。讲到数据结构时，挺下功夫的，数组、链表、树这些都有详细，还配合实际应用场景，比如你学会了哈希表，就知道怎么快速查重。还有就是C++/Python的部分，不只是教语法，还有调试技巧和代码风格建议。尤其是 C++的指针和模板那块，对参加 NOI 实用。建议你搭配着练习题来看，可以去 LeetCode 或 Codeforces 刷类似题目，配合文档，理解更

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。