天池大赛

资金流向预测：'三只熊'团队方案解析 这份资料深入剖析了'三只熊'团队在天池资金流入流出预测大赛中的获奖方案。内容涵盖了从问题分析、方案设计到算法实现的全过程，为对资金流向预测感兴趣的人士提供了宝贵的学习和参考价值。 核心内容： 竞赛题目解读：深入理解资金流入流出预测问题的背景和挑战。 方案设计思路：'三只熊'团队独具匠心的解决方案是如何形成的？ 算法实现细节：揭秘算法背后的技术细节，帮助你掌握核心技术。 获奖经验分享：'三只熊'团队的成功经验，为你的学习和实践提供启发。 适用人群： 对金融市场和资金流向预测感兴趣的人士 希望学习和实践数据分析、机器学习算法的人士 参加数据竞赛的参赛者

《微软Office技巧大赛获奖精选》是微软（中国）推荐的图书，涵盖了Word、Excel、FrontPage、Access、PowerPoint和Outlook等软件的应用技巧。

2013年全国数学建模大赛为参赛者提供了一系列具有挑战性和实际意义的题目，涵盖了多个领域和复杂的现实问题。

根据学习天池训练营MySQL课程所做的初学笔记，整理了相关内容。

在电商领域， “人货场”理论是构建成功的基石。阿里天池平台拥有海量真实数据，为深度理解“人货场”提供了绝佳的机会。 “人”：用户洞察借助天池数据，我们可以分析用户的行为模式、消费偏好、人口统计学特征等，从而精准描绘用户画像。 “货”：商品分析通过对商品数据的挖掘，可以洞察商品的生命周期、流行趋势、价格敏感度等，为商品的生产、营销提供数据支撑。 “场”：场景搭建阿里天池数据涵盖了丰富的电商场景，通过分析不同场景下的用户行为和商品表现，可以优化场景布局，提升用户体验。

天池的天文数据挖掘比赛，专注做天体光谱分类的事儿，挺适合想练练机器学习实战的你。数据是来自郭守敬望远镜，也就是 LAMOST，观测精度高、数据量大，不用自己采集就能开干，省了不少事。 光谱数据的其实还挺有挑战的，不是那种喂个模型就完事的活。你得动脑子噪声、缺失值，还有一堆波段特征，搞得像在解谜。好在题目背景讲得还挺清楚，配套资料也比较全。 适合用深度学习玩一玩，比如用1D CNN或者transformer搞个光谱分类模型。想快点出结果，也可以先撸个LightGBM试水，效果也不赖。 比赛用的数据体量不小，训练集数据一跑起来就是好几万条。建议你本地先搞个样本集调通流程，上服务器跑全量，效率会高不

微软 Office 技巧大赛的优秀作品，内容覆盖 Word、Excel、PowerPoint 等几个常用组件，整理得挺实用的。每一篇都集中讲一种工具的实战技巧，像是 Word 的排版、Excel 的数据透视表、PowerPoint 的模板替换等等，都有点干货。你要是平时用 Office 比较多，不妨收藏看看。 Word 的技巧偏文档，比如怎么清除文件密码，推荐看看这款密码去除工具，还挺方便的。嗯，跟 Access、Excel 一起也能。 Excel 部分主要讲数据导入导出，还有跨表操作，像是从 Access 导数据到 Excel，可以用非 Excel 组件来搞定，效率也高；还有个导入示例可以直

详细介绍了Microsoft Office中Word、Excel、FrontPage、Access、PowerPoint和Outlook软件的应用技巧，帮助读者更高效地利用这些工具。

2015年3月23日，阿里云计算宣布推出新一季天池大数据竞赛。这项竞赛吸引全球年轻数据科学家，以开发更精准的数据分析模型，预测消费者购物偏好、余额宝资金流动和时尚穿衣趋势。

模型方案解析 本次竞赛主要目标是预测广告点击率。方案构建了两个模型：LGB单模型和NFM残差模型。 LGB单模型 特征：使用了特征工程后的特征，包括广告、媒体、用户、上下文等方面的信息。 模型训练：最初包含时序特征，使用全部训练集进行训练；后期去除时序特征后，采用5折交叉验证的方式进行模型训练。 NFM残差模型 基础模型：NFM模型，代码源于渣大的github项目。 特征：对原始数据集特征进行OneHot编码，并添加用户标签矩阵作为特征。 模型目标：学习LGB模型的残差，进一步提升预测精度。