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阿里巴巴天池大数据竞赛实践.pdf

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简介:
《阿里巴巴天池大数据竞赛实践》是一本汇集了阿里巴巴集团组织的大数据竞赛精华的书籍,内容涵盖数据分析、机器学习和算法优化等领域的实战案例和技术分享。 2015年3月23日,阿里云计算宣布启动新一赛季的天池大数据竞赛。大赛将吸引全球新生代数据科学家参与,为预测手机购物偏好、余额宝资金流动情况以及时尚穿衣搭配提供更精准的数据分析模型。

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  • .pdf
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    《阿里巴巴天池大数据竞赛实践》是一本汇集了阿里巴巴集团组织的大数据竞赛精华的书籍,内容涵盖数据分析、机器学习和算法优化等领域的实战案例和技术分享。 2015年3月23日,阿里云计算宣布启动新一赛季的天池大数据竞赛。大赛将吸引全球新生代数据科学家参与,为预测手机购物偏好、余额宝资金流动情况以及时尚穿衣搭配提供更精准的数据分析模型。
  • 之旅.pdf
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    本书深入浅出地介绍了阿里巴巴集团在大数据领域的实践经验与技术创新,涵盖数据采集、存储、计算及应用等多个方面。适合对大数据技术感兴趣的读者阅读参考。 阿里巴巴大数据实践之路.pdf介绍了阿里巴巴在大数据领域的实践经验和发展历程,涵盖了数据技术、平台建设和应用案例等多个方面,为读者提供了深入了解阿里巴巴如何利用大数据推动业务发展的视角。
  • :二手车价格预测
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    阿里巴巴天池平台举办了一场聚焦于二手车市场的数据竞赛——“二手车价格预测”,旨在通过大数据分析提升行业透明度与效率。 数据可以在官网上下载,包括方案与文件。
  • ——全国社会保险应用创新Python代码及所有
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    本资源包含阿里巴巴天池大数据竞赛中关于全国社会保险的大数据分析与应用比赛的相关Python代码和全部原始数据集,适用于从事社保领域研究的数据科学家和技术爱好者。 阿里天池大数据竞赛中的全国社会保险大数据应用创新大赛提供了Python源码及全部数据资源。这些源码已经过本地编译并可直接运行,并且评审分数达到了98分,难度适中。所有内容都经过助教老师的审定,能够满足大学生在竞赛学习、毕业设计、期末大作业和课程设计中的使用需求。如果有需要的话可以放心下载使用。
  • 建模经验
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    本书基于阿里巴巴集团在数据建模领域的丰富经验编写,汇集了众多实践案例和解决方案,旨在帮助读者理解和应用高效的数据模型设计。 随着DT时代互联网、智能设备及其他信息技术的快速发展,数据呈现爆发式增长的趋势。如何有效地组织和存储这些海量数据成为我们面临的一项重要挑战。 如果将数据比作图书馆中的书籍,我们需要按照分类将其有序地放置在书架上;若把数据看作城市的建筑群,则希望城市规划布局合理;而当数据视同电脑文件时,理想的状况是它们被妥善地归类于相应的文件夹中,而非散乱无序的桌面。因此,构建良好的数据模型至关重要。它不仅关乎如何存储和组织数据,还强调从业务需求、存取方式及使用角度出发来合理安排。 Linux创始人Torvalds曾言,“烂程序”(此处原文提到“烂程序员写出来的代码”,但根据上下文推测应为引用中的一部分,并非完整语句或直接引述)。 在大数据实践中,数据建模是不可或缺的关键环节。它关乎如何高效地组织和存储海量信息以支持低成本、高质量的数据处理与分析需求。随着互联网技术的快速发展及智能设备的大规模应用,数据量激增使得有效的数据模型设计成为解决上述挑战的核心手段。 通过良好的数据模型构建,我们能够实现快速查询、减少IO成本、避免冗余并提升用户工作效率的同时确保数据质量的一致性,从而预防统计口径不一致和计算错误等问题的发生。关系数据库理论由E.F.Codd提出,在现代企业信息系统及数据仓库建设中占据基础地位;尽管大数据环境引入了NoSQL与分布式计算技术(如Hadoop、Spark以及MaxCompute),但基于表的存储方式及其关联性描述依然广泛使用,且仍以Codd的关系理论为基础。 在构建数据仓库时,常见的两种模型方法为ER模型和维度模型。前者由Bill Inmon提出,强调从企业整体视角出发建立符合第三范式的数据库架构,并注重跨部门的数据整合工作;后者则主要关注于简化分析流程及提升性能表现,在Ralph Kimball的倡导下发展起来。 具体而言,Teradata公司提供的FS-LDM即为一种基于金融业务场景下的ER模型实例。通过预先设定好的业务主题模板,它能够帮助企业快速搭建适用性强且高效的数据仓库框架。 阿里巴巴在实践大数据过程中同样高度重视数据建模的重要性。根据不同的业务需求和处理环境选择恰当的模型方法可以显著优化系统性能、降低运营成本,并确保数据质量以最大化地释放其潜在价值。无论是ER还是维度模型的选择,都需要依据实际应用背景与目标灵活调整并定制化开发。
  • 2024年全球试题
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    2024年阿里巴巴全球数学竞赛试题涵盖代数、几何、概率与算法等多个领域,旨在挑战参赛者的创新思维和深度理解能力。 根据给定的信息,这是一道与数学竞赛相关的题目,涵盖了线性代数、矩阵理论以及组合数学的概念。 ### 2024阿里巴巴全球数学竞赛题目解析 #### 关键知识点一:矩阵理论与线性代数 **题目描述**: - 给定条件中提到了一个矩阵 \(A \in M_2(\mathbb{Z})\),其中 \(M_2(\mathbb{Z})\) 表示所有 2 阶整数矩阵组成的集合。 - 要求矩阵 \(A\) 满足迹(trace)为0的条件,即 \(\text{tr}(A) = 0\)。 - 需要证明对于任意正数 \(C\),存在一个正数 \(T\),使得对于所有向量 \(v \in \mathbb{R}^2\),均能找到一个向量 \(w \in \Gamma\)(假设 \(\Gamma\) 是某个由矩阵 \(A\) 生成的集合),使得 \(|v - w|\) 的模长不大于 \(T\)。 **关键知识点**: 1. **矩阵迹的概念**:矩阵的迹是指矩阵对角线上元素之和,即对于一个 \(n \times n\) 矩阵 \(A = [a_{ij}]\),其迹定义为 \(\text{tr}(A) = a_{11} + a_{22} + \cdots + a_{nn}\)。 2. **行列式和逆矩阵**:题目中提到的 \(\det(A) \neq 0\) 意味着矩阵 \(A\) 的行列式不等于零,因此 \(A\) 是有逆矩阵的。 3. **线性映射**:矩阵 \(A\) 可以视为一个从 \(\mathbb{R}^2\) 到 \(\mathbb{R}^2\) 的线性映射。给定条件 \(\text{tr}(A) = 0\) 意味着这个线性映射在某种意义上是特殊的。 4. **几何意义**:题目中还涉及到向量间的距离问题,这里需要理解向量之间的模长和距离的概念。 #### 关键知识点二:组合数学与几何问题 **题目描述**: - 给定一组字母 \(A, B, C, D, E, F\)。 - 涉及到对这些字母的排列组合问题,例如寻找符合条件的排列或组合。 - 题目中还提到了 \((A, B, C, D)\) 是否为某个特定集合的一部分的问题。 **关键知识点**: 1. **排列与组合**:题目中的排列组合问题是组合数学的核心内容之一。需要掌握基本的排列组合公式及其应用。 2. **计数原理**:解决这类问题时常常需要用到加法原理和乘法原理,以及如何通过这些原理解决实际问题。 3. **特殊集合的性质**:题目中提到的集合可能具有一些特殊的性质,如集合中元素的个数、排列的可能性等。 4. **组合优化**:在给出的有限集合中寻找最优解或者满足特定条件的子集,这涉及到组合优化的概念。 #### 总结 通过以上分析可以看出,2024阿里巴巴全球数学竞赛题目主要考查了参赛者在矩阵理论、线性代数以及组合数学等方面的基础知识和应用能力。对于这些知识点的理解和掌握不仅能够帮助参赛者解答该题目,还能提升他们在其他相关领域的数学素养。
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    《阿里巴巴的大数据之旅》带领读者深入了解中国电商巨头阿里巴巴如何利用大数据技术实现业务增长和创新,展现其在数据分析领域的前沿实践与探索。 阿里巴巴是与大数据紧密相关的公司之一。然而,在过去几年里,该公司很少公开谈论这一领域的话题。事实上,阿里巴巴自成立以来就一直置身于数据的海洋之中,并且随着越来越多和越来越密集的数据流不断涌现而成长。 从需求到设计、再到迭代升级并最终形成理论体系,在无数次的进化过程中,阿里巴巴对于大数据的理解逐渐成形,并开始掌握利用这些海量信息的能力。《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》一书汇集了该公司数据技术及产品部门积累下来的经验和知识,对所有与这一领域相关的人来说都是一份宝贵的资源。
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    该PDF文档详述了阿里巴巴在构建和应用数据中台方面的实践经验,包括技术架构、业务场景及实施效果等,适合大数据和技术爱好者参考学习。 2019年阿里巴巴数据中台实践分享
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    此压缩文件包含阿里巴巴天池大数据平台举办的全国社会保险大数据应用创新竞赛中的参赛队伍提交的部分源代码,时间是2017年。 阿里天池大数据竞赛—全国社会保险大数据应用创新大赛源码(20170918)
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    本资料集锦了阿里巴巴全球数学竞赛决赛的真实试题及其详细解答,涵盖代数、几何、概率等领域的高难度问题。适合热爱挑战和深研数学的学生与爱好者参考学习。 阿里巴巴全球数学竞赛决赛题目集锦(含答案).pdf包含了该赛事的决赛题目及解答。