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2023年泰迪杯B题数据与代码的完整结果

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简介：
本简介提供2023年泰迪杯B题的数据分析全过程及最终结果，包括详细的数据处理步骤和源代码，便于研究和学习。 代码包含详细的文件说明，在开发环境中使用Jupyter进行编写。主要采用集成学习、深度学习及多种因素分析，并提供完整的结果展示。具体的思路可以参考相关博客文章，如有问题可私下联系讨论。

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  • 2023年泰迪杯B题数据与代码的完整结果
    优质
    本简介提供2023年泰迪杯B题的数据分析全过程及最终结果，包括详细的数据处理步骤和源代码，便于研究和学习。 代码包含详细的文件说明，在开发环境中使用Jupyter进行编写。主要采用集成学习、深度学习及多种因素分析，并提供完整的结果展示。具体的思路可以参考相关博客文章，如有问题可私下联系讨论。
     
  • 2022年泰迪杯B题的数据与问题
    优质
    2022年泰迪杯B题的数据与问题探讨了在该年度竞赛中提出的特定数据分析挑战。文章深入剖析了题目要求、数据特征及可能的解决方案，旨在帮助参赛者理解并解决实际问题。 2022年泰迪杯B题题目和数据可供自行下载。包含一个pdf文件和三个CSV文件。
     
  • 2023年第六届“泰迪杯”数据分析竞赛B题
    优质
    2023年第六届‘泰迪杯’数据分析竞赛B题是一项面向全国大学生的数据分析挑战赛题目，旨在提升参赛者在数据处理、建模及解决实际问题的能力。 2023第六届“泰迪杯”数据分析技能赛B题聚焦于企业财务数据分析与造假识别。
     
  • 2023泰迪杯B题数据处理、预测及论文撰写所需数据与结果
    优质
    本项目聚焦于2023年泰迪杯竞赛B题的数据分析任务，涵盖数据预处理、模型构建、预测分析及高质量论文写作所需的关键数据和研究成果。 由于机缘巧合参与了泰迪杯比赛，并将相关资料上传至个人空间。本人水平有限，如有内容上的问题请不要追究，谢谢。
     
  • 2022年第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 解题完整代码
    优质
    本简介提供2022年第10届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题目的详细解题过程及完整代码，涵盖问题分析、模型选择与实现，适合数据科学爱好者学习参考。 2022第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 完整解题代码
     
  • 第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 解题完整代码
    优质
    本资料提供第十届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题解题完整代码，涵盖问题分析、模型构建与优化全过程，适合数据挖掘和机器学习的学习者参考。 第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题完整解题代码。
     
  • 第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 解题完整代码
    优质
    本作品为第十届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题参赛队伍的解题全过程记录，包含详尽的数据处理、模型构建及优化策略，提供完整的代码实现。适合数据分析与机器学习爱好者参考学习。 第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题完整解题代码。
     
  • 泰迪杯第十一届B题数据
    优质
    泰迪杯第十一届竞赛的B题数据集，包含了用于数据分析和建模的丰富信息资源，旨在促进参赛者的数据科学技能。 第十一届泰迪杯B题数据包含了丰富的实际应用场景案例与挑战性问题，旨在促进参赛者在数据分析、算法设计及模型应用等方面的技能提升。该题目涉及的数据集涵盖多个领域的真实业务场景，为参赛团队提供了深入探索大数据分析技术的机会。 通过参与此项目，学生和专业人士能够锻炼解决复杂问题的能力，并且有机会与其他参与者交流分享各自的见解与经验。此外，这还是一个展示个人或团队研究成果的良好平台，在比赛中表现出色的队伍将获得相应的认可及奖励。 总之，第十一届泰迪杯B题为所有参赛者提供了一个难得的学习与发展机会，鼓励大家积极参与其中并挑战自我极限。
     
  • 第十届泰迪杯B题电力负荷预测完整代码
    优质
    本作品为第十届泰迪杯竞赛B题解决方案，专注于电力系统负荷预测。通过分析历史用电数据，运用多种机器学习算法进行建模，并提供完整的Python代码实现。旨在提高电网运行效率和稳定性。 原创代码 B题全套代码直接运行即可。本次赛题为长序列时间序列预测任务，该Baseline对数据进行了处理与特征提取，基于5折LightGBM全流程运行时间一般在2分钟内。本次代码首先对数据进行可视化，其次对数据进行特征工程，最后通过机器学习catboost、xgboost、lightgbm进行预测，并包括了神经网络LSTM以及时序prophet模型和ARIMA的实现。文中涵盖了数据清洗、特征工程、模型预测及后期优化策略等内容，且提供了完整的可视化展示。 针对问题二，代码实现了时间突变检测与MK检验、Pettit检验等全套统计方法，并应用3σ准则进行了异常值处理。
     
  • 2022泰迪杯数据分析竞赛B题Jupyter Notebook代码
    优质
    本简介提供的是2022年泰迪杯数据分析竞赛B题目的解决方案及分析过程的Jupyter Notebook形式的代码文件。该代码详细记录了数据预处理、特征工程、模型选择和参数调优等步骤，为参赛者提供了有价值的参考资源。 2022泰迪杯数据分析技能赛B题一等奖方案及赛后总结 任务1：数据探索与清洗 任务2：产品营销数据可视化分析 任务3：客户流失因素可视化分析 任务4：特征构建 任务5：银行客户长期忠诚度预测建模