数据分析竞赛

大数据分析师竞赛理论试题

2021 年大数据分析师竞赛理论试题。

Hadoop 6 2024-04-30

美国数学建模竞赛中的数据分析

美国数学建模竞赛（MCM/ICM）每年吸引全球学生参与，提升数学、计算机和团队协作能力。C题通常关注现实世界的复杂问题，要求参赛者利用数学模型分析和解决。美赛C题数据分析涉及各种图表如折线图、柱状图、散点图和饼图，帮助参赛者理解数据分布、趋势和变量关系。数据集包含丰富和复杂的信息，涵盖多维度数据，需要深入挖掘。2018年美赛数据反映了当时的社会、经济和科技问题。资源文件可能包括CSV、Excel或文件，参赛者需进行数据清洗、可视化和统计分析，选择合适数学模型如优化、仿真或机器学习，实现解决方案并解释结果。

算法与数据结构 3 2024-07-16

2021 大数据分析师竞赛理论题

2021 年大数据分析师竞赛 理论题

Hadoop 3 2024-05-20

深入探究泰迪杯数据分析竞赛：获奖作品与赛题解析

聚焦泰迪杯数据分析大赛，本资源提供获奖作品的深度解析，并结合原始赛题数据，助您领略数据分析的魅力。

数据挖掘 1 2024-05-25

CDR数据分析

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

Access 2 2024-05-15

大数据分析

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

数据挖掘 0 2024-10-12

数据分析数据集

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

算法与数据结构 7 2024-05-01

手机销售数据分析

手机销售数据分析 这份 Jupyter Notebook 文件（.ipynb）包含了对手机销售情况的深入分析。通过探索和可视化销售数据，我们可以揭示出有价值的见解，例如： 畅销机型: 识别哪些手机型号最受欢迎，以及它们的销售趋势。 销售渠道: 分析线上和线下等不同销售渠道的表现。 地区差异: 比较不同地区或城市的销售情况，找出潜在的市场机会。 客户画像: 了解购买手机的典型客户群体特征。 销售趋势预测: 利用历史数据预测未来销售趋势，帮助制定销售策略。 使用 Python 和各种数据分析库，我们可以对销售数据进行全面的探索和分析，为业务决策提供数据支持。

统计分析 9 2024-04-30

Python 数据分析概述

使用 Python 进行数据分析，了解其优势、功能和应用。

数据挖掘 4 2024-05-01

大数据分析代码

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

spark 4 2024-05-13