数据分析竞赛

A. 为什么Kaggle数据分析竞赛者偏爱XGBoost

1. 熟悉python里的numpy,pandas和matplotlib三大神器，做前期的数据分析和预处理，包括特征工程部分2. 熟悉sklearn，里面有不少机器学习的东西3. 熟悉Keras，tensorflow等深度学习框架，有时候dl效果更好4. 看之前比赛冠军的分享，或者看一些好的kernels5. 划分好训练集和验证集6. 了解调参trick7. 整个过程无非就是理解题意，做好数据分析，数据预处理，然后最重点是搞好特征工程，然后xgboost,lightgbm,gbdt,fm,dl等等算法跑加调参，最后bagging和stacking集成
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B. 需要进行数据分析比赛，哪些网站有国内知名大企业的报告可以挖掘。

CBNData第一财经商业数据中心

C. 足球魔方有哪些赛事的大数据分析

国内外联赛 中超 英超 西甲 德甲 意甲 ……很多
俱乐部间跨联赛的赛事 欧洲冠军杯 欧洲联盟杯 世俱杯 ……
国际赛事 各洲际比赛 亚洲杯 非洲杯 欧洲杯 美洲杯……
世界杯

D. 数据挖掘大赛和市场调研分析大赛是同一个比赛吗

不同的课题方向，可以选择自己擅长的参加

E. 从哪些网站上能参考大数据分析比赛的论文，报告

中国知网，网络文库，还有一些专业的大数据网站应该都是可以的

F. 如何评价中国高校SAS数据分析大赛

当时参赛复还是汇丰银行赞助的，决制赛颁奖典礼汇丰银行也派了人参加，也会招聘实习生。决赛第一天的case就是汇丰银行提供的数据，题目也是全英文的，觉得题目还挺有意思，也是答主第一次完整的做一份数据分析的case。不过看别人回答今年好像不赞助了，不知道情况。个人觉得含金量还不错。毕竟初赛复赛下来会涉及很多统计分析的模块，在准备比赛的时候也学习到了很多知识。之后找实习找工作的过程中，涉及到数据分析、金融工程的岗位，面试官也会很感兴趣。不过比赛知名度还不高。招聘会企业很多，也都是数据分析对口的岗位。不过答主当时没有实习需求，所以并没有投递简历，不过听说投递简历还是很大概率获得面试机会的。主办方很用心。除了赛事组织外，比赛结束后几个月还发邮件问我要过一次简历，帮忙推荐简历。不过好像并没有后续。

G. 如何从零开始成为一名足球赛事数据分析师

想要成为数据分析师，您首先需要去学习一些关于足球的知识，然后要去明白一些足球术语，在之后从晚上去看一些教程，慢慢的就可以得出关于自己的一些知识，构建自己的知识体系，然后成为足球分析师。

H. 探球网上的赛事数据分析都包括哪些

包括即时比分数据、赛事资料、赛程赛果、体育数据统计及分析，球队积分、联赛排名、体育文字和视频直播等信息

I. 热门赛事上哪里找数据分析

第一阶段：初识数据分析
这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。
第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。
第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。 学完后你会对统计学有一个更深的认识～
第三个星期：《深入浅出数据分析》这本书很大头，不是因为它内容多，而是因为它废话和插图多。很有意思的一本入门级别的教材，花一个星期好好的读一下，能学多少是多少。
第四个星期：查漏补缺。经过前三个星期的学习，你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急，这个星期就是用来好好回顾一下你本月所学的东西，不懂的定义再看看，不会的代码再敲敲，不懂的知识再google一下～
对了，再送你一个视频呗。讲的是如何利用EXCEL进行完整的数据分析流程：
初识数据分析-720P.zip_高速下载
第二阶段：升级你的技能
第一个月只是让你对数据分析有一个初步的认识，你已经可以秒杀20%左右的人了（我瞎猜的）
这个月就是要升级你的技能，在对已有的知识基础上做一个升华。本月任务较重，小伙伴需要动脑和动手的地方比较多。
第
一个星期：《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材。拿到手从第一章开始阅读，在一个星期之内能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看
一辈子的～～不要做笔记，因为你做的笔记大部分时间都是在抄书，没啥意思的。数据挖掘可不是记忆的东西，是要靠理解的！
第二个星期：来来
来，python大法学起来。正所谓 life is short, I use python. 不要问那种烂大街的问题：R和PYTHON哪个好。
等你都学了，你就再也不会问这个问题了。
《利用PYTHON进行数据分析》是你学习PYTHON的不二之选，对着书，着重学习numpy,pandas两个包！
对了，也要学会怎么安装PYTHON这也是技术活！
第三个星期：为毛感觉前两个星期啥也没学到？乱七八糟的！
没事，这是正常的，难道你指望两个星期就能学完数据挖掘吗？
在此，你已经有了一定的Python,统计学，数据挖掘基础知识，那么是不是能够讲它们组合起来用一用呢？ scikit-learn，你值得拥有。
看不懂没关系，先去看看它们的文档以及那些莫名的专业词语。 然后接着学你的数据挖掘和PYTHON。
第四个星期：重复第三个星期的内容。对了，你是不是应该对R再做点事情呢？
第三阶段：准备一个小小的毕业吧
前两个月会过的很痛苦，很累，很烦躁！不用担心，你终于来到了第三个月，这个月与前两个月完全不一样，因为这个月会更加更加的痛苦！！
在
这个月，我们需要开始学习sql的相关知识。SQL绝对是数据分析师的必备技能，没有之一。作为这个星球上一个通用的语言，它的存在使得我们进行数据处理
时大大的提高了效率。既然SQL学了，那也就学学mysql吧，这是一个存储数据的东西，你说它重不重要呢？
这两个并不难学，稍微花点功夫就能入门了。
本月重点是重复第二个月的工作啊，继续研究统计学、数据挖掘、PYTHON还有那可爱的R语言。怎么研究？ 这个还要来问我吗？ 书单都在上面了～ 看着书复习就行。 不要忘了那个神技：scikit-learn
对了，如果你想去互联网公司投份简历，记得要把《网页分析》这本书好好的过一遍，相信我，你只要看一遍，就能打败百分之80 的面试官。因为他们压根看不起GA。
你看，三个月入门数据分析师，并不是不可能嘛～～ 我敢说，你这三个月学到的知识已经可以击败一大半的所谓的数据分析师们了～～ Do not ask why, Just do it !!

J. 各位平时都是哪些比赛数据分析的app

app数据分析 用更精细的数据读懂用户 科学的分析方法