數據分析競賽

A. 為什麼Kaggle數據分析競賽者偏愛XGBoost

1. 熟悉python里的numpy,pandas和matplotlib三大神器，做前期的數據分析和預處理，包括特徵工程部分2. 熟悉sklearn，裡面有不少機器學習的東西3. 熟悉Keras，tensorflow等深度學習框架，有時候dl效果更好4. 看之前比賽冠軍的分享，或者看一些好的kernels5. 劃分好訓練集和驗證集6. 了解調參trick7. 整個過程無非就是理解題意，做好數據分析，數據預處理，然後最重點是搞好特徵工程，然後xgboost,lightgbm,gbdt,fm,dl等等演算法跑加調參，最後bagging和stacking集成
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B. 需要進行數據分析比賽，哪些網站有國內知名大企業的報告可以挖掘。

CBNData第一財經商業數據中心

C. 足球魔方有哪些賽事的大數據分析

國內外聯賽 中超 英超 西甲 德甲 意甲 ……很多
俱樂部間跨聯賽的賽事 歐洲冠軍杯 歐洲聯盟杯 世俱杯 ……
國際賽事 各洲際比賽 亞洲杯 非洲杯 歐洲杯 美洲杯……
世界盃

D. 數據挖掘大賽和市場調研分析大賽是同一個比賽嗎

不同的課題方向，可以選擇自己擅長的參加

E. 從哪些網站上能參考大數據分析比賽的論文，報告

中國知網，網路文庫，還有一些專業的大數據網站應該都是可以的

F. 如何評價中國高校SAS數據分析大賽

當時參賽復還是匯豐銀行贊助的，決制賽頒獎典禮匯豐銀行也派了人參加，也會招聘實習生。決賽第一天的case就是匯豐銀行提供的數據，題目也是全英文的，覺得題目還挺有意思，也是答主第一次完整的做一份數據分析的case。不過看別人回答今年好像不贊助了，不知道情況。個人覺得含金量還不錯。畢竟初賽復賽下來會涉及很多統計分析的模塊，在准備比賽的時候也學習到了很多知識。之後找實習找工作的過程中，涉及到數據分析、金融工程的崗位，面試官也會很感興趣。不過比賽知名度還不高。招聘會企業很多，也都是數據分析對口的崗位。不過答主當時沒有實習需求，所以並沒有投遞簡歷，不過聽說投遞簡歷還是很大概率獲得面試機會的。主辦方很用心。除了賽事組織外，比賽結束後幾個月還發郵件問我要過一次簡歷，幫忙推薦簡歷。不過好像並沒有後續。

G. 如何從零開始成為一名足球賽事數據分析師

想要成為數據分析師，您首先需要去學習一些關於足球的知識，然後要去明白一些足球術語，在之後從晚上去看一些教程，慢慢的就可以得出關於自己的一些知識，構建自己的知識體系，然後成為足球分析師。

H. 探球網上的賽事數據分析都包括哪些

包括即時比分數據、賽事資料、賽程賽果、體育數據統計及分析，球隊積分、聯賽排名、體育文字和視頻直播等信息

I. 熱門賽事上哪裡找數據分析

第一階段：初識數據分析
這個階段是你學習數據分析的第一個月。核心的三本書就是：統計學、R IN ACTION、深入淺出數據分析。
第一星期：好好的閱讀一下統計學這本教材。按照每天3個小時的時間，一個星期你至少能看完8章。踏踏實實的看完，課後習題不需要做，重點放在理解公式推導以及專業名字定義的理解上。
第二星期：有了統計學基礎，R語言學習起來就不會太費勁。《R in action》 是公認的R語言經典教材。跟著書上的代碼仔細的敲一筆遍，你不需要全部看完這本書，只需要學會前8章左右就差不多了。 學完後你會對統計學有一個更深的認識～
第三個星期：《深入淺出數據分析》這本書很大頭，不是因為它內容多，而是因為它廢話和插圖多。很有意思的一本入門級別的教材，花一個星期好好的讀一下，能學多少是多少。
第四個星期：查漏補缺。經過前三個星期的學習，你一定有不少的疑惑或者遺忘了某些知識。不要著急，這個星期就是用來好好回顧一下你本月所學的東西，不懂的定義再看看，不會的代碼再敲敲，不懂的知識再google一下～
對了，再送你一個視頻唄。講的是如何利用EXCEL進行完整的數據分析流程：
初識數據分析-720P.zip_高速下載
第二階段：升級你的技能
第一個月只是讓你對數據分析有一個初步的認識，你已經可以秒殺20%左右的人了（我瞎猜的）
這個月就是要升級你的技能，在對已有的知識基礎上做一個升華。本月任務較重，小夥伴需要動腦和動手的地方比較多。
第
一個星期：《數據挖掘導論》這本書絕對是一本良心教材。拿到手從第一章開始閱讀，在一個星期之內能看多少就看多少。但是要盡量多看點，因為此書你可能要看
一輩子的～～不要做筆記，因為你做的筆記大部分時間都是在抄書，沒啥意思的。數據挖掘可不是記憶的東西，是要靠理解的！
第二個星期：來來
來，python大法學起來。正所謂 life is short, I use python. 不要問那種爛大街的問題：R和PYTHON哪個好。
等你都學了，你就再也不會問這個問題了。
《利用PYTHON進行數據分析》是你學習PYTHON的不二之選，對著書，著重學習numpy,pandas兩個包！
對了，也要學會怎麼安裝PYTHON這也是技術活！
第三個星期：為毛感覺前兩個星期啥也沒學到？亂七八糟的！
沒事，這是正常的，難道你指望兩個星期就能學完數據挖掘嗎？
在此，你已經有了一定的Python,統計學，數據挖掘基礎知識，那麼是不是能夠講它們組合起來用一用呢？ scikit-learn，你值得擁有。
看不懂沒關系，先去看看它們的文檔以及那些莫名的專業詞語。 然後接著學你的數據挖掘和PYTHON。
第四個星期：重復第三個星期的內容。對了，你是不是應該對R再做點事情呢？
第三階段：准備一個小小的畢業吧
前兩個月會過的很痛苦，很累，很煩躁！不用擔心，你終於來到了第三個月，這個月與前兩個月完全不一樣，因為這個月會更加更加的痛苦！！
在
這個月，我們需要開始學習sql的相關知識。SQL絕對是數據分析師的必備技能，沒有之一。作為這個星球上一個通用的語言，它的存在使得我們進行數據處理
時大大的提高了效率。既然SQL學了，那也就學學mysql吧，這是一個存儲數據的東西，你說它重不重要呢？
這兩個並不難學，稍微花點功夫就能入門了。
本月重點是重復第二個月的工作啊，繼續研究統計學、數據挖掘、PYTHON還有那可愛的R語言。怎麼研究？ 這個還要來問我嗎？ 書單都在上面了～ 看著書復習就行。 不要忘了那個神技：scikit-learn
對了，如果你想去互聯網公司投份簡歷，記得要把《網頁分析》這本書好好的過一遍，相信我，你只要看一遍，就能打敗百分之80 的面試官。因為他們壓根看不起GA。
你看，三個月入門數據分析師，並不是不可能嘛～～ 我敢說，你這三個月學到的知識已經可以擊敗一大半的所謂的數據分析師們了～～ Do not ask why, Just do it !!

J. 各位平時都是哪些比賽數據分析的app

app數據分析 用更精細的數據讀懂用戶 科學的分析方法