DCIC2021学习目录


## 技能点

涉及到的数据处理技能:

  • Pandas和Numpy

涉及到的数据可视化技能:

  • Matplotlib 和 folium
  • 机器学习技能Sklearn
  • 爬虫技能等

## 学习主题

比赛链接:https://data.xm.gov.cn/contest-series-api/promote/register/3/UrnA69nb


## 前置知识


## 答疑助教

  • 阿水,北航硕士,科大讯飞AI金牌讲师,DCIC-2021 特邀分享嘉宾
  • 鱼佬,武大硕士,2019 DCIC冠军选手,DCIC2021 特邀分享嘉宾

## 面向人群

  • 项目起因:因为和DCIC主办方有过合作,阿水,⻥佬受邀参与直播分享和答疑,建了专⻔的答疑群,在这期间发现很多小伙伴有学过数据分析知识,但是拿到真实的业务数据就不知道怎么分析了,懂得调参建模,但是不知道怎么做决策分析报告。

  • 项目现状:基于这个现状,我们希望建立一个⻓期的数据分析进阶群。阿水根据DCIC的真实数据,设置了6个学习任务,一起完成数据分析,算法应用和决策分析的整个过程,效果好的话,再做成数据分析开源项目。

  • 面向人群:前段时间报名了DCIC赛事,对真实业务数据分析学习比较感兴趣,有一定数据分析基础的同学。


## 学习任务

### 任务1

  • 学习主题:赛题任务解析
  • 学习内容:赛题内容介绍、算法分析题解读、创意分析题解读、最佳参赛指南
  • 学习成果:学会使用Pandas读取数据

### 任务2

  • 学习主题:算法分析题内容讲解(共享单车潮汐点分析)
  • 学习内容:数据分析流程介绍、算法赛数据读取、热门单车潮汐点分析、单车经纬度可视化
  • 学习成果:经纬度与地图统计,单车潮汐分析

### 任务3

  • 学习主题:算法分析题内容讲解(共享单车潮汐点建议)
  • 学习内容:Pandas代码优化方法、经纬度距离计算、潮汐点统计与可视化、共享单车停车建议
  • 学习成果:地图聚类,潮汐点分析

### 任务4

  • 学习主题:创意分析题交通调度内容讲解(共享单车调度方案)
  • 学习内容:时序分析与建模方法、回归/预测与聚类、地铁订单流量分析、单车时空调度方案
  • 学习成果:共享单车调度方案

### 任务5

  • 学习主题:创意分析题交通调度内容讲解(单车畅行友好度方案)
  • 学习内容:交通拥堵识别方法、骑行路线分析、骑行时间分析、单车畅行友好度方案
  • 学习成果:单车畅行友好度方案

## 活动说明

  1. DCIC是一个正在进行的赛事,是有比较高的奖金的,但织这个学习初衷不是帮大家拿奖金,是以学习为主,所有内容代码都会开源。
  2. 本次活动和主办方已经交流过,这次只是用比赛数据,提供一个学习思路和初步方案,基于真实业务数据的数据分析实践,一起提升能力。希望能帮助到大家增加履历或者有助于科研发论文。


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