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数聚华夏，创享未来 —— 智慧交通预测挑战赛 数据集

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简介：
数聚华夏，创享未来——智慧交通预测挑战赛数据集汇集了丰富的交通流量、车辆类型等关键信息，旨在促进创新算法的研发与应用，提升城市交通管理效率和智能化水平。 “数聚华夏 创享未来”中国数据创新行——智慧交通预测挑战赛-数据集

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  • 数聚华夏，创享未来 —— 智慧交通预测挑战赛 数据集
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    数聚华夏，创享未来——智慧交通预测挑战赛数据集汇集了丰富的交通流量、车辆类型等关键信息，旨在促进创新算法的研发与应用，提升城市交通管理效率和智能化水平。 “数聚华夏 创享未来”中国数据创新行——智慧交通预测挑战赛-数据集
     
  • 时间序列预测：天池智慧交通挑战赛解决方案
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    本项目聚焦于2023年天池智慧交通挑战赛，采用先进的机器学习算法进行时间序列预测，旨在优化城市交通流量管理与预测精度。 天池智慧交通预测挑战赛解决方案 本博客分享了我第一次参加天池比赛的实况记录，比较完整地给出了数据预处理、缺失值补全、特征分析过程以及训练和交叉验证的注意事项，适合数据挖掘新人寻找解题思路。全程没有调参，也没有模型融合，仅凭简单的特征提取和XGBoost算法，在排行榜上取得了411716的成绩，基本上可以作为时间序列预测类比赛的一个基准线。 代码包括： - preprocess.py：进行类型转换、缺失值处理以及特征提取。 - xgboost.py：训练模型并进行交叉验证。 数据与题目说明： 该比赛的目标是根据一些路段的流量历史信息来预测未来一段时间内的交通流量。提供的数据共有3个表格，分别是link_info（路段信息）、link_tops（未具体描述）和travel_time（旅行时间）。
     
  • 阿里天池智慧交通预测挑战赛-TIanChi_Traffic_Competition（第7名，总排名第1716）
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    在阿里天池智慧交通预测挑战赛中荣获第7名，总排名位列第1716，展现了卓越的数据分析与模型优化能力，在智能交通领域取得显著成就。 阿里天池智慧交通预测挑战赛 作者：lieying 学校：USTB E-mail 在复赛阶段取得了Top7的成绩（共1716支队伍参赛）。以下是用于智慧交通预测挑战赛的算法步骤： 1. 运行`sub_handle.py`生成提交样本，然后运行`link_top_process.py`生成道路基本信息。 2. 关键文件是`get_feat_XGBmodel.py`，该文件包含提取特征的相关函数，可以直接调用。 3. 首先运行`get_feat.py`进行数据集划分。 4. 接着分别使用 `get_feat_2016_7.py` 和 `get_feat_2017_3.py` 提取 2016 年七月和 2017 年三月的数据特征。 5. 然后运行 `main.py` 进行数据提取与去除噪点，之后将结果送入 XGBoost 和 lightgbm 模型进行训练。最终通过融合处理得到四个模型的结果并生成预测输出。
     
  • 2019未来杯房产租金预测赛数据集
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    2019未来杯房产租金预测赛数据集包含详细的房屋信息和历史租赁价格，旨在通过分析影响租金的关键因素，为预测模型提供训练与测试素材。 2019未来杯房产租金预测比赛数据集是一个旨在通过分析历史数据来预测未来的房地产市场租金的竞赛项目。此类赛事通常由专业机构或学术组织举办，目的是鼓励数据科学家、机器学习工程师及数据分析爱好者运用他们的技能解决实际问题。 该比赛的数据集提供了真实场景下的挑战——参赛者需要利用提供的历史资料建立模型以尽可能准确地估算未来房屋租金的变化趋势。这种预测对于房地产投资者、政策制定者以及租房人群来说都具有重要的参考价值，能够帮助他们做出更为明智的决策。比赛中通常会要求参与者使用训练数据集（包含各类房产特征及其对应的过去租金信息）来构建和优化他们的模型，并利用测试数据集对模型进行验证。 在实际操作中，参赛者首先需要加载并清理这些数据，处理可能存在的缺失值、异常值等问题。接下来是特征工程阶段，即创建新的或转换现有属性以增强预测效果。随后选择合适的机器学习算法（如线性回归、决策树等）训练模型，并通过交叉验证技术进行调优和评估。 整个竞赛过程不仅要求参赛者具备扎实的数据分析与建模技能，还需要他们有较强的问题理解能力和数据洞察力，以便从复杂的数据中提取有用的信息。这样的比赛有助于提升参与者的实际操作能力，同时也促进了机器学习方法在房地产行业的应用与发展。
     
  • 贵州智慧交通预测——天池大数据竞赛成果.zip
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    本资料集包含了贵州智慧交通预测比赛的相关数据和模型结果，旨在通过分析贵州省内的交通流量与模式，利用AI技术提升交通管理效率及出行体验。 全国大学生电子设计竞赛（National Undergraduate Electronics Design Contest）提供了试题、解决方案及源码资源。这些资料对于计划或参加比赛的同学来说非常有用，可以帮助他们学习提升并参考借鉴。所有的程序都是实战案例，并且经过测试可以直接运行。
     
  • Yelp挑战：Yelp数据集竞赛
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    Yelp挑战赛基于庞大的Yelp数据集，旨在通过数据分析和机器学习技术来解决实际商业问题，吸引全球的数据科学爱好者参与。 Yelp挑战（美食家挑战）是基于Yelp数据集的自然语言处理项目。该项目使用了来自美国各地用户在Yelp上发布的餐厅评论以及注册餐厅的信息。我选择了2016年至2018年的评论进行模型训练和测试，原始数据总量约为1GB。 整个项目分为三个主要部分： - 数据预处理 - 自然语言处理与情绪分析（使用朴素贝叶斯分类器） - 推荐系统
     
  • 天猫复购预测的数据集挑战
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    本数据集旨在通过分析用户在天猫平台的历史购物行为，预测其未来的复购倾向，以帮助商家优化营销策略和提升客户忠诚度。 在IT行业中，数据分析与预测模型扮演着至关重要的角色，尤其是在电商领域。以“天猫复购预测之挑战”为例的数据集就展示了这一重要性；它提供了用户是否会在未来再次购买特定商品的详细数据。 首先，我们需要了解这个数据集的基本结构：包含三个文件——`user_info_format1.csv`, `train_format1.csv`, 和 `test_format1.csv`. - **`user_info_format1.csv`** 文件包括了用户的个人信息，如用户ID、年龄、性别和注册时间等。这些信息对于理解用户的购买习惯至关重要。 - **`train_format1.csv`** 是训练数据集，它包含交易记录，例如商品ID、购买日期及数量以及是否复购的信息。通过分析这一部分的数据，我们可以构建机器学习模型（如逻辑回归或随机森林）来识别和预测用户行为模式。 - **`test_format1.csv`** 文件用于测试所建立的模型性能；这类数据集通常缺少“是否复购”的标签信息，需要我们利用训练好的模型进行预测并评估其准确性。 在构建这些机器学习模型时，需要注意以下几点： - 特征工程：基于用户基础信息（如购物频率、最近购买时间等），可以创建新的特征以提高模型的精确度。 - 时间序列分析：考虑将用户的购买行为视为一个随时间变化的过程，并据此发现潜在的趋势或周期性模式。 - 处理类别不平衡问题：复购预测通常涉及不均衡的数据集（即，未复购用户远多于已复购用户）。因此，需要应用过采样、欠采样或者SMOTE等技术来平衡数据集。 - 模型评估与调优：通过使用诸如AUC-ROC曲线和F1分数等指标来衡量模型性能，并调整参数以优化结果。 - 集成方法的应用：采用Bagging或Boosting等多种集成策略，可以进一步提升预测准确度。 总之，复购行为的精准预测能够帮助电商平台更好地理解客户需求、制定有效的营销计划并增强用户忠诚度。因此，深入分析和应用此类数据集具有显著商业价值。
     
  • Rossmann Kaggle挑战：运用机器学习预测未来销量
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    简介：在Rossmann Kaggle挑战中，参赛者利用历史销售数据及其他相关信息，通过构建高效的机器学习模型来预测药店未来的销售情况，以优化业务决策。 罗斯·曼·卡格利用监督学习模型和时间序列分析来预测Rossmann药店未来6周的销售情况。他遵循了所有数据科学步骤，包括数据清理、探索性数据分析、数据准备、创建机器学习模型以及性能评估（如MAE、MAPE、RMSE），并且使用Flask和Heroku将结果部署到云端。
     
  • Allstate 购买预测挑战——基于交易记录的数据集分析
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    此简介探讨了在Allstate购买预测挑战中运用交易记录数据集进行深入分析的过程与方法，旨在提高预测模型的准确性。 当客户购买保险单时，他们会在购买计划之前收到多个不同承保范围的报价选项。在数据集中，这表现为一系列行记录，其中包括客户ID、客户的相关信息、关于所报政策的信息以及成本等细节。您可以通过使用有限的历史交互子集来预测最终购买的具体承保范围选择。如果能够在购物窗口早期阶段准确地预测出最终购买结果，则可以缩短整个报价过程，并且保险公司更不易失去潜在的业务机会。 提供的数据文件包括 sampleSubmission.csv、test_v2.csv 和 train.csv，用于进行相关分析和建模工作。
     
  • 2020数字中国创新大赛算法赛：智慧海洋建设复赛训练集数据-数据集
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    本数据集专为2020数字中国创新大赛算法赛设计，旨在推动智慧海洋建设。该数据集包含丰富的训练集信息，助力参赛者优化模型、提升算法效能，共同探索海洋科技的无限可能。 2020数字中国创新大赛—算法赛：智慧海洋建设复赛训练集数据由于平台不支持zip文件上传，所以后缀改为.csv，请在解压时将文件名改回.zip格式。