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2022泰迪杯数据分析竞赛B题Jupyter Notebook代码

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简介：
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

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  • 2022泰迪杯数据分析竞赛B题Jupyter Notebook代码
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    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
     
  • 2023年第六届“泰迪杯”数据分析竞赛B题
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    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。
     
  • 第五届泰迪杯数据分析竞赛赛题
    优质
    第五届泰迪杯数据分析竞赛赛题汇集了来自学术界与工业界的多个实际问题，旨在促进数据科学爱好者之间的交流和学习。参赛者需运用统计分析、机器学习等技术解决现实挑战。 第五届泰迪杯数据分析赛的题目已经公布。比赛旨在促进数据科学领域的学习与交流，鼓励参赛者运用所学知识解决实际问题，提升分析能力和团队合作精神。本次竞赛将为参与者提供一个展示自己才华、与其他爱好者互动的机会，并通过一系列挑战性的任务推动技术创新和应用发展。
     
  • 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。
     
  • 2021年“泰迪杯”数据分析技能竞赛B题——肥料登记数据分析数据集
    优质
    本数据集为2021年泰迪杯竞赛B题，包含肥料登记信息。旨在通过分析不同种类、品牌及成分的肥料数据，评估其对农作物生长的影响和效果，促进农业优化施肥决策。 2021年“泰迪杯”数据分析技能赛B题的附件1中的产品通用名称存在不规范的情况。需要在附件2中筛选出复混肥料的产品，并将所有复混肥料按照总无机养分百分比等距分为10组。 另外，从附件3提取产品登记数量大于10的肥料企业信息，给出这些企业所使用的原料集合（发酵菌剂除外）。同时，在附件4的技术指标中提取氮、磷、钾养分和有机质的百分比以及肥料含氯的程度。
     
  • 第十届泰迪杯数据挖掘竞赛B题解答与代码分享.zip
    优质
    本资源包为第十届泰迪杯数据挖掘竞赛B题的详细解答及完整源代码，包含模型构建、参数调优和结果分析等内容。适合数据科学爱好者参考学习。 第十届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题完整解题及代码.zip
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 泰迪杯数据竞赛的杰出成果
    优质
    泰迪杯数据竞赛汇集了全国高校学生的数据分析与建模才能，展示创新思维和团队合作精神，促进数据科学领域的交流与发展。 这段文字包含了赛题的优秀论文以及数据原题。