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SAS中国高校数据分析大赛决赛题目

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简介：
SAS中国高校数据分析大赛决赛题目是SAS公司为中国高校学生举办的高水平数据分析竞赛的核心组成部分。通过提供真实世界的数据挑战问题，旨在激发大学生数据挖掘、统计分析及创新思维的能力，为他们提供实践平台和职业发展机会。 参加比赛的可以参考往年的决赛题。

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  • SAS中国高校数据分析大赛决赛题目
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    SAS中国高校数据分析大赛决赛题目是SAS公司为中国高校学生举办的高水平数据分析竞赛的核心组成部分。通过提供真实世界的数据挑战问题，旨在激发大学生数据挖掘、统计分析及创新思维的能力，为他们提供实践平台和职业发展机会。 参加比赛的可以参考往年的决赛题。
     
  • 2020 SAS数据分析大赛复赛试题.rar
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    该文件包含2020年SAS数据分析大赛复赛阶段的所有试题，适用于参赛者准备比赛和提高数据分析技能。 2020年SAS数据分析大赛复赛题目已经公布。参赛者需要在规定时间内完成数据处理、分析任务，并提交结果报告。比赛旨在考察选手的数据分析能力及使用SAS软件解决问题的技巧，为参与者提供了一个展示自我和学习交流的机会。
     
  • SAS数据分析竞赛初赛参考题目；SAS Base考试（50题+123题+70题+220题）
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    本资料为SAS数据分析竞赛初赛准备材料，包含基础考试必备的4套试题（共463道题），涵盖SAS编程语言、数据管理及分析等核心内容。 SAS数据分析大赛初赛参考试题包括SAS Base考试的四部分题目（50题、123题、70题及220题）以及比赛参赛规则。
     
  • 2018全国高校云计算大赛：赛题一：面向大数据的高性能...
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    2018全国高校云计算大赛的赛题之一聚焦于开发面向大数据处理的高效能云解决方案。参赛者需设计并实现创新性技术，以优化数据存储、分析及应用性能，推动云计算领域发展。 2018年全国高校云计算应用创新大赛的最终排名如下： 技能赛题目一：购物篮数据集记录数、项目数、最短长度、最长长度及平均长度分别为1,692,082，5,267,656，17和130；用户数据集中用户数、项目数、最短长度、最长长度以及平均长度为330,244，1,080,203，4和130。采用的频繁项集挖掘算法是PFP-Growth。 比赛相关信息如下： 该项目使用Scala语言编写，并通过Maven进行组织管理。代码结构包括以下部分： - 项目src/main/AR目录下存放源代码文件； - main文件夹中包含两个模块：频繁项集挖掘与关联规则生成、以及推荐分值计算的代码； - util包内有FPTree和AssociationRules用于频繁项集挖掘的数据结构，FPNewDef是基于mllib的FP-Growth算法的一个优化版本。 - conf文件夹里有一个Conf类用于配置相关参数。
     
  • 全国职业院校技能大赛——大数据应用赛项之电商数据分析
    优质
    全国职业院校技能大赛的大数据应用赛项之电商数据分析部分，旨在评估参赛者在利用大数据技术解决电子商务领域问题的能力，促进学生实践能力和创新思维的发展。 全国职业院校技能大赛中的大数据应用赛项涉及电商数据领域。
     
  • 全国职业院校技能大赛高职组“大数据”赛项资料
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    本资料集涵盖了全国职业院校技能大赛中高职组大数据赛项的相关内容，包括比赛规则、技术文档和历届真题解析等，旨在帮助参赛学生提升技术水平。 2017年全国职业院校职业技能大赛的任务一到任务四的题目及数据文件。
     
  • 全国职业技能大赛大数据赛道电商数据分析
    优质
    本赛事聚焦大数据技术在电商领域的应用，挑战者需运用分析技巧解决实际问题，旨在培养和选拔顶尖数据分析师。 shtd_store的数据表包含全国职业技能竞赛的电商数据，你可以将它导入到你的数据库中进行练习。
     
  • 中国大学生数学建模竞赛题目解析
    优质
    本书聚焦于解析中国大学生数学建模竞赛中的经典与近年赛题，深入剖析解题思路和方法技巧，旨在帮助参赛学生提升数学建模能力。 以前在进行数学建模时搜集了一些程序，并进行了打包整理。这些程序涵盖了不同年份的数学建模题目解答，使用的是MATLAB编程语言。其中一些代码经过了修正和完善。
     
  • MatchModels:2019年中国高校计算机大赛-大数据挑战赛第15名成果报告
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    《MatchModels》是参加2019年中国高校计算机大赛-大数据挑战赛并获得第15名的成绩报告，详细记录了项目背景、模型设计与实现过程。 2019中国高校计算机大赛-大数据挑战赛WriteUp 我们是最终排名第15名的改革春风吹满地队伍，在此对方法和模型进行简要整理。 传统模型： 查询与标题去重：在训练词向量及统计词频时，需要去除query和title中的重复内容。 图特征： 计划生成无向图以及权重图。对于最大规模的一亿三千万数据量的无向图，我们将其转换为Int32格式的ID值以减少内存消耗。 技巧：利用Pickle保存文件可以加速读取过程，并且文件体积较小。 无向图特征： - 最大完全子图max_clique ：此方法对模型效果提升不明显，最终被舍弃。 - 边连接数max_degrees ：统计每个节点的边连接数量 - 最大连通子图规模max_components ：计算每个实例的最大连通子图大小 - pagerank值：根据Google的PageRank算法为每个节点赋予权重。
     
  • 2022年MathorCup大数据竞赛赛道B初赛题目与数据
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    本简介提供2022年MathorCup大数据竞赛赛道B的初赛题目及所需数据资料概览，旨在帮助参赛者更好地理解和准备比赛内容。 本资源对应《读入 .csv 或 Excel 文件，基于 DataFrame 绘制每一列的正态分布图像，以子图的形式放入一个画布 figure 中并进行美化》这篇博客的内容。该博客涉及2022年MathorCup大数据竞赛-赛道B初赛的数据分析部分，所用数据为本资源里的数据。上传此资源方便使用相关材料和代码。 关于 MathorCup 大赛的更多信息可以在其官方网站上找到。