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竞赛包括一系列项目,例如罗斯曼销售预测(Top3%),房价预测(Top34%),数字识别(Top78%),泰坦尼克数据集(Top83%),以及能源...

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简介:
比赛项目Rossmann销售预测(Top3%):Rossmann公司运营着位于七个欧洲国家的3000家药店。因此,罗斯曼门店经理面临着一个关键的任务,即在六周前预测他们的每日营收。商店的销售业绩受到多种因素的影响,例如促销活动、竞争对手的策略、学校假期、国家法定假日、店铺改造以及地域性差异等。由于数千名管理者根据自身独特的环境进行销售预测,因此预测结果的准确性可能会存在显著的差异。NCAA 沃尔玛能源预测③(排名前36%):本次竞赛中,参赛者需基于ASHRA公司提供的详细数据,构建精确的模型,以量化建筑物的能源使用情况,具体包括冷水、电力、热水和蒸汽表的消耗。这些数据来源于超过1000栋建筑的实际运行情况,经过了长达三年的收集和分析。该项目旨在对这些节能投资方案进行更准确的评估和预测,从而增强大型投资者和金融机构对该领域的投资信心,并助力建筑行业的效率提升。

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客服
客服
  • 汇总:Top3%),Top34%),Top78%),号幸存者Top83%),...
    优质
    本竞赛汇集了多个热门项目,包括销售预测、房价预测、数字识别和泰坦尼克号乘客生存率预测等,旨在挑战选手的数据分析与模型构建能力。参与者在各自领域展现了卓越技能,其中销售预测的难度最大,竞争尤为激烈,而能源相关项目的参与度相对较低。 Rossmann销售预测(Top3%):Rossmann在欧洲的7个国家经营着超过3000家药店。门店经理的任务是提前6周预测每天的收益。商店销售额受到多种因素的影响,包括促销活动、竞争环境、学校和国家假日以及地域性差异等。由于数千名管理者根据各自的具体情况来预测销售数据,因此结果可能存在较大的准确性差距。 NCAA 沃尔玛能源预测③(排名前36%):在此次竞赛中,参赛者需要利用ASHRA公司的数据开发精确的建筑能耗模型,涵盖冷水、电能、热水和蒸汽表等项目。这些数据来自超过1000栋建筑物,并且时间跨度为三年。通过建立更准确的节能投资预测模型,大型投资者和金融机构将更加重视在该领域进行投资,从而推动提高建筑效率的发展。
  • 号幸存
    优质
    泰坦尼克号幸存预测数据集包含乘客信息如年龄、性别、舱位等级等,用于分析与预测哪些因素影响了他们在1912年泰坦尼克号沉船事件中的生存几率。 泰坦尼克号生存预测数据集包含在文件 Taitanic data.zip 中。
  • 号幸存
    优质
    泰坦尼克号幸存预测数据集包含乘客信息如性别、年龄、舱位等级等,用于分析和构建模型预测他们在1912年泰坦尼克号沉没事故中的生存几率。 泰坦尼克号生存预测数据集包含了用于分析乘客在“泰坦尼克”号沉船事件中的生还可能性的相关信息。这个数据集通常被用来进行机器学习模型的训练,以便更好地理解哪些因素可能影响一个人在这场灾难中幸存下来的可能性。这些因素包括但不限于年龄、性别、舱位等级和家庭成员数量等。通过这样的分析,可以帮助识别出那些在类似情况下最有可能需要特别关注的人群。
  • 号生存
    优质
    泰坦尼克号生存预测数据集包含乘客信息如年龄、性别、票级等,用于分析和构建模型以预测他们在1912年泰坦尼克号沉没事件中的生还情况。 泰坦尼克号数据集完整版已经试验过,欢迎下载。
  • 与生存
    优质
    本项目基于泰坦尼克号乘客数据,利用机器学习算法进行生存预测分析,提供完整的代码实现和模型优化方案。 泰坦尼克号问题是一个经典且有趣的案例,涉及到电影《泰坦尼克号》中的“Jack and Rose”的故事背景。当豪华游轮发生沉船事故后,乘客们惊恐地寻找逃生机会,但由于救生艇数量有限,并非每个人都能获救。副船长宣布了优先救助妇女和儿童的原则:“lady and kid first!”因此,谁能够幸存下来并非随机决定的,而是根据一些背景信息来排序。 训练数据包括一系列乘客的信息(如年龄、性别等)及其是否存活的状态;通过这些数据建立模型后,可以用来预测其他未见过的乘客在类似情况下的生存概率。这是一个典型的二分类问题,并可以通过多种机器学习算法解决。
  • 号幸存.zip
    优质
    该数据集包含了泰坦尼克号乘客的信息以及他们是否为幸存者。通过分析年龄、性别、船票等级等特征,可以帮助理解哪些因素影响了乘客的生存几率。非常适合进行机器学习和数据分析练习。 泰坦尼克号轮船的沉没是历史上最为人熟知的海难事件之一。1912年4月15日,在她的处女航中,泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没,在船上的 2224 名乘客和机组人员中,共造成 1502 人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会,从而促进了船舶安全规定的完善。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管在沉船事件中幸存者有一些运气因素,但有些人比其他人更容易存活下来,究竟有哪些因素影响着最终乘客的生存与否呢? 在这个数据集中,包含三个文件:训练集、测试集以及测试集的答案。
  • 号生存.rar
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    泰坦尼克号生存预测数据集包含乘客信息,旨在通过机器学习模型预测他们在泰坦尼克号灾难中的幸存情况,为数据分析和建模提供宝贵资源。 Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rarTitanic生存预测数据集包含多次重复,表明这是一个与泰坦尼克号乘客生还情况相关的数据分析文件集合。
  • 号生存概率
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    本数据集旨在通过分析乘客信息来预测他们在泰坦尼克号灾难中的幸存几率,涵盖年龄、性别、舱位等级等关键因素。 数据集包含训练集和测试集,共有1200多条记录。这些数据包括年龄、性别、船舱号等信息,可用于进行数据分析和挖掘。
  • 分析.zip
    优质
    本资料包包含关于《泰坦尼克号》电影乘客数据集的预测分析报告及代码,旨在探讨机器学习模型在生存率预测中的应用。适合数据分析与机器学习爱好者参考学习。 泰坦尼克号幸存者预测是Kaggle上一个经典的数据科学比赛项目。参赛者通过分析乘客数据来建立模型,预测哪些乘客可能在泰坦尼克号沉船事件中生存下来。这个任务不仅考验了参与者的数据分析能力,还要求他们具备机器学习和统计学的知识,以便准确地识别影响幸存的关键因素。