大家好，今天的内容主要是针对大数据比赛怎么做的讲解，同时也会延伸到大数据竞赛有哪些的问题分析，感谢您的阅读，下面正式开始！

本文目录

1. 专科参加大数据比赛有用吗
2. 暗暗改变商业生态的大数据,总有一天你也能用上它
3. 餐饮行业怎么才能玩转大数据

随着大数据技术的飞速发展，越来越多的企业和机构开始关注并参与到大数据比赛中。大数据比赛不仅能够锻炼参赛者的数据分析能力，还能提升团队协作和项目执行能力。如何才能在众多参赛者中脱颖而出呢？本文将从以下几个方面为大家详细解析大数据比赛的参赛攻略。

一、了解比赛规则和赛制

1. 比赛规则

在参加大数据比赛之前，首先要了解比赛的规则。不同的比赛规则可能存在差异，以下是一些常见的比赛规则：

* 数据集来源：了解比赛所提供的数据集来源、数据规模、数据格式等。

* 评价指标：熟悉比赛所采用的评价指标，如准确率、召回率、F1值等。

* 提交格式：明确比赛提交结果的格式要求，如JSON、CSV等。

* 截止时间：关注比赛的截止时间，确保按时提交作品。

2. 赛制

目前，大数据比赛主要有以下几种赛制：

* 个人赛：参赛者独立完成比赛，考验个人能力。

* 团队赛：参赛者组成团队共同完成比赛，考验团队协作能力。

* 混合赛：既可以是个人赛，也可以是团队赛，由比赛主办方根据实际情况进行安排。

二、收集和整理数据

1. 数据来源

* 公开数据集：可以从互联网上获取一些公开的数据集，如Kaggle、UCI机器学习库等。

* 企业内部数据：如果有机会，可以尝试从企业内部获取一些数据，但要注意数据的安全性。

* 第三方数据：可以购买一些第三方数据，如人口统计数据、气象数据等。

2. 数据整理

* 数据清洗：去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。

* 数据预处理：进行数据标准化、归一化、特征提取等操作。

* 数据可视化：通过图表等方式展示数据特征，帮助理解数据。

三、选择合适的算法

1. 算法选择

* 机器学习算法：如决策树、支持向量机、神经网络等。

* 深度学习算法：如卷积神经网络、循环神经网络等。

* 统计方法：如主成分分析、聚类分析等。

2. 算法评估

* 交叉验证：通过交叉验证评估算法的泛化能力。

* 模型选择：根据评价指标选择最优模型。

四、编写代码实现

1. 编写代码

* 编程语言：选择合适的编程语言，如Python、R、Java等。

* 库和框架：使用一些常用的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。

2. 代码优化

* 性能优化：优化算法效率，减少计算时间。

* 代码可读性：编写易于阅读和维护的代码。

五、团队协作

1. 明确分工

* 数据收集和整理

* 算法选择和实现

* 代码编写和调试

* 模型评估和优化

2. 定期沟通

* 定期召开团队会议，讨论项目进展和问题。

* 及时分享信息和资源。

六、总结与反思

1. 总结经验

* 总结比赛过程中的经验教训，为今后的比赛做好准备。

* 分析比赛结果，找出不足之处，不断提升自己的能力。

2. 反思

* 思考自己在比赛中的表现，找出自己的优点和不足。

* 思考如何改进自己的学习方法，提升自己的技能。

以下是一个简单的表格，展示了大数据比赛的关键步骤：

参加大数据比赛需要参赛者具备一定的数据分析能力、编程能力和团队协作能力。通过以上攻略，相信大家能够在比赛中取得优异的成绩。

专科参加大数据比赛有用吗

有用。

在第一学历不占优势的情况下，想办法让自己的简历更出彩，能力更出众不乏是一个努力方向，近年很多企业都喜欢办比赛，大多都有奖金、证书、offer等，

首先，特别是对于计算机相关专业的来说，参加大数据比赛不仅能够积累一些经验，锻炼自己的数据处理数据分析以及应用能力，一些大数据综合性比赛还能培养自己的团队协作能力、创新能力等等，是一个很不错的锻炼机会。

其次，在学位证之外拥有一个高含金量的证书，能够减少求职难度。赛事证书更是一种强有力的能力证明。

暗暗改变商业生态的大数据,总有一天你也能用上它

你认为，大数据营销和传统营销的区别有哪些？

B从广泛撒网到精准营销，大数据能通过数据分析预测消费者的行为

C传统营销强调规模化，而大数据营销能实现量身定制的个性化

D传统营销的消费者洞察主要依靠市场调研，而大数据的消费者洞察是基于消费者自身在互联网中产生的庞大的数据

产品定制化

为了提高运动成绩，全世界都在鞋的质量上下工夫，但英国一家名叫“Sub－4”的公司却另辟蹊径，在鞋垫上做文章。

我们都知道，鞋垫是人们的刚需且回购率很高，但英国这家公司只做定制鞋垫，而且还有数量限制。

可别小看这些不起眼的鞋垫，每双价格可达190英镑，比一双名牌运动鞋都要贵出不少。

这家公司综合各界研究发现，人的双腿并非绝对的对称。看到这里，是不是有冲动要站起来检查一下你的双脚？

对于专业运动员来说，两条腿“长短不一”可能更容易受伤，因此，他们专门研发可调节身体平衡的鞋垫。

公司成立之初，每周仅生产10副鞋垫，现在每周也只能生产80副。

好像闻到了一股饥饿营销的味道？

“好多人需要个性化的鞋垫，我们95％的客户是订制的，其中2％是运动员。运动员订制我们的鞋垫并不是为了比赛时穿，而是平时训练时使用，因为我们的鞋垫有助于他们从伤势中恢复。”公司生物机械学专家罗伯·史密斯说。

为了穿上完全合脚的鞋子，为了获得更好的成绩，不少运动员成了他们的客户。

这种就是典型的大数据营销，大数据营销的应用之一就是产品定制化。

比如，“抖音”基于数据挖掘和推荐引擎技术，能根据用户的偏好和习惯，为用户量身定制与其兴趣相匹配的内容，因而每个用户看到的内容都不一样，实现了“千人千面”的个性化推荐。

这样既满足了个体需要，也为它的商业化运作留下了空间。

大数据营销是通过收集、分析、执行从大数据所得的洞察结果，并以此鼓励客户参与、优化营销过程和评估内部责任的过程。

由此可见，大数据营销依托的基础是大数据，其前提是能够对客户/用户进行洞察。

近几年，大数据营销非常迅速，在美国400家从事市场营销的公司中，54%的企业已投资大数据，其中61%的投资企业获得了可观的经济回报。

如今，国内大数据产业也已经达到了8000亿元的规模。

但是，根据最新的大数据人才报告，全国只有46万大数据人才，未来3~5年人才缺口将高达150万。

而且，大数据行业的薪酬水平也明显高于互联网其他职位。

兄弟，我只能提示你们到这里了。

大数据营销的时效性

在移动互联网时代，消费者面对众多诱惑，其消费决策极易在短时间内发生改变。

也就是说，消费者的转移成本很低，手指一点，就能更换到另一家网店、另一个品牌。

消费者：哼，你不能满足朕的需求，朕自会找别的妃子来服侍。

这种情况下，大数据营销往往能帮助企业及时掌握消费者的需求变化及其变化趋势，从而提升营销的时效性。

比如，大数据营销公司泰一传媒曾经制定了时间营销策略，即可让消费者在做购买决策的时间段内及时接收到商品广告，也就是场景式营销。

比如下雨天的时候，你在广场上看到的LED广告屏，上面播放的广告可能是雨伞，晴天的时候，你在同一个广场上，看到的LED广告屏，上面播放的广告可能是冰淇淋或者啤酒。

再比如说，同一个单元楼的电梯，你走进电梯里面的时候，电梯视频里面播放的广告是燕窝，因为数据显示你是一个注重养生的人。

而隔壁老王走进同一个电梯的时候，电梯视频里面播放的广告是手机，因为数据显示老王最近在搜索引擎和京东上面搜索过手机，看起来似乎想换手机了。

啥？你说你和老王同时走进电梯会怎么样？那要看大数据怎么匹配你们俩的共同需求了。

如果你们俩恰好有共同兴趣爱好，说不定还能借电梯广告成就一桩美好姻缘。

千屏千面，是大数据时代最重要的特征。

改变用户体验&挽回流失用户

大数据营销可以最大限度的让广告主的广告投放做到精准，还可以根据实时的效果反馈，及时对投资策略进行调整。

这样能最大限度的减少营销传播的浪费，实现营销的高效率。

因为不同消费者的需求、支付能力、购买习惯都有差异，如果能做到根据不同的消费者群体来推送不同的广告，那就能对症下药。

比如，冷酸灵通过天猫大数据，对消费者在牙膏功效上的行为偏好及消费者画像进行了精准分析，发现如今90后、95后对新鲜事物和新鲜口味多有尝试。

基于对用户的洞察，2019年4月末，冷酸灵乘势推出了与火锅品牌小龙坎跨界合作的“火锅牙膏”，首批4000件半天不到就售罄了。

根据天猫平台上的销量、用户评价等多维度数据，冷酸灵在618期间推出了火锅伴侣牙膏套装。

不止如此，它还增开了3条生产线以备火锅牙膏和套装在购物节期间的需求增长。

大数据营销为什么能够改善用户体验呢？

因为它能通过数据分析，了解用户对产品的使用状况和感受。

比如，国外的某些汽车企业可以通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在用户汽车的关键部件发生问题之前，提前向用户和4S店预警，大大保障了用户的安全。

这一招也改善了用户体验，让汽车品牌获得了很不错的口碑。

挽回流失的老客户也是大数据在商业中的应用之一。

比如，外卖APP“饿了么”会根据用户的订单习惯，对有一段时间没有用APP下单的、濒临流失的用户发送短信和优惠券，以提醒和鼓励他们重新使用“饿了么”。

比你更了解你自己

大数据营销通过积累足够多的用户数据，分析得出用户购买的习惯和偏好，甚至能做到“比用户更了解自己”，帮助企业筛选出有价值的用户进行产品推广。

大数据营销的数据来源是多方面的，多平台数据采集的途径有PC互联网、移动互联网、智能电视、及各种传感器等。

这使企业对消费者的画像更加全面和准确。

基于大数据的消费者洞察可以做得很全面，对用户的行为轨迹进行追踪，对特定时间的数据进行收集，消费者的各种行为都能被记录下来。

比如你在淘宝的收藏夹里面收藏了什么、每天花在网上购物的时长，购物的平均金额，等等，都会被大数据记录。

这都是消费者真实、客观的购物行为，避免了传统市场调研中主观性的问题。

而且，数据的获取没有时间和地点的限制，任何时候，只要你一动，数据就跟踪。

在纳特∙西尔弗的畅销书《信号与噪声》中有这样一句话：我们选择性的忽略了最难以衡量的风险，即便这些风险对我们的生活构成了最大的威胁。

这句话暗示预测未来很困难，但是现阶段，大数据的分析和预测，对于企业家和创业者提前发现新市场，是极大的支持。

大数据营销可以帮助企业找到新的发展领域，确定新的销售渠道和促销政策，发掘业务的新增长点。

由此可见，大数据营销的主要应用是能够实现产品定制化、推广精准化、改善用户体验、维系客户关系、发现新市场。

大数据杀熟

近年来，随着大数据营销应用的广泛，“大数据杀熟”的现象也随之出现。

所谓“大数据杀熟”是指同样的商品或服务，经常购买的老客户看到的价格反而比其他客户要贵出许多的现象。

很多网友在话题中爆料生活中遇到种种被“杀熟”的事件：

同样的打车起点与终点，不同用户价格不一样；

同样的外卖，配送费不一样；

甚至同样的电影，同样的平台票价都不一样……

在大数据杀熟现象中，正是商家利用了客户的信任，将消费者分出不同等级，采用差别化定价的方式，达到盈利目的。

在如今中国互联网行业高速发展的今天，大数据的普及无疑让我们的消费习惯变得透明，几乎每家电商都能通过后台数据分析出每位消费者的购物频率、购物能力甚至面对价格差异的心理波动。

在精准的大数据面前，消费者也只能多多对比，留意同一经营者提供产品的价格变化以及针对不同消费者的价格是否相同。

大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。

你可能会问，这些具体价值实现的推动者有哪些呢?

其实就是大数据综合服务提供商。

从实践看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。

来来来，回顾一下，你还体验过哪些个性化推荐的服务？

餐饮行业怎么才能玩转大数据

中国餐饮市场这几年似乎进入了黄金发展期，在北上广深这样的一线城市里，每天都有150

家新开业的餐厅。他们的出现就是为了满足中国老百姓们变化多端的味蕾需求。但是，很少人观察到每天倒闭的餐厅也不在少数，毕竟商铺空间就那么些，旧的不去，新的不来。

《2016-2021年互联网对中国餐饮行业的机遇挑战与应对策略专项咨询报告》

简单说说大数据是什么

先简单说说对大数据的认识，美国领先的信息技术研究和咨询公司Gartner在2001年就对大数据有过一个定义。之后，著名的商业分析软件公司SAS

增加了两项，大致理解如下：

1.大量来源的数据：交易数据，非结构化的社交媒体数据，传感器、机器之间的交互数据等都是来源不同的大数据;

2.高速更新的数据：大数据发生的场景和时间都是瞬息万变。引用传感器、智能检测方式、RFID的标记将可以用于记录这样高速更新的数据。

3.多形式的数据：结构化的数据经常以数字化的形式在数据库中，但是还有文件、邮件、视频、金融交易、社交媒体帖子、顾客的喜好意见等非结构化的数据;

4.随时变化的数据：数据很有可能是高度不连续的，因为有阶段性的影响。餐厅中忙碌的时候，大量数据发生，但是非忙碌的时候很多数据就停止更新了。

5.复杂的数据整合：数据来自多个渠道，要将数据关联、匹配、清洗和转变形式是非常大挑战。

餐饮大数据的挑战会比线上更加艰巨，因为非结构化的数据占比非常大。顾客的一言一行都是对商家产品和服务的态度，消费行为也就是在这些态度中表现出来的。支付、点单、评价、拍照分享、使用打折优惠、顾客(会员)管理CRM

等等只是(餐饮)大数据的一些数据节点即决策结果。产生这些数据节点的决策过程更有挖掘价值，能够反映顾客自身条件，并可以指导如何用产品和服务更好地满足顾客。

餐饮大数据怎么玩

要充分挖掘产生数据节点的决策过程，有一个最实用和简单的方式：将数据节点做更细的分类，找出决策过程中的次级数据节点。

大众点评已经将原本简易的总体打分、平均消费、照片的评价体系做的越来越细分，增加了关键字可选项评价、推荐菜品评价，门店环境照片、菜品照片、价目表。美国的同类型服务Yelp也将评分应用到了菜品分量(Portion

size)、质量和口味(Quality/Flavor)、价位(Price)、服务(Service)、菜单可选性(Menu

options)、地理位置(Location)、气氛(Ambience)、噪声程度(Noise Level)多个维度。

看到餐饮大数据的玩法如此日新月异，应用大数据做营销的我们这批创业者感到异常兴奋。不过，兴奋之余还是会面临很大的挑战。大家是否考虑过，这样复杂和完整的数据有这么容易采集到么?即使大众点评和Yelp

这样的平台也不能让顾客自愿、完整、连续地完成评价数据的录入。退一步说，即使这些数据的采集达到我们满意的程度(实际上完全不切实际)，我们又应该如何使用呢?

一次性提出这么多问题，感觉头脑要爆炸了，还是一个个来讨论吧。

完善数据采集体系永远是第一步。要采集这么多决策过程中的次级数据节点既是技术问题、产品问题，又是商业模式问题：

1.让顾客自愿录入数据，背后的逻辑是数据是相对真实反映顾客自身条件;

2.让顾客完整录入数据，背后的逻辑是产品体验是符合顾客使用需求和让顾客感兴趣的;

3.让顾客连续录入数据，背后的逻辑是需要有一定的激励机制对应合适的商业模式。天下有免费午餐，但是没有永远免费的午餐;

中国有评价数据平台如大众点评，支付交易数据平台如支付宝、微信支付、点评闪惠以及和他们对接的POS

产品;还有数百家从事(移动)点单、小票处理业务和提供顾客(会员)管理CRM

产品服务的公司。他们正在为餐饮大数据体系带来各种尝试，相信数据采集问题在这样的竞争环境中一定会很快找到最适合各类业态的解决方案。

那么问题又来了，大家都在从产品体验和竞争角度攻克数据采集这个大问题，一旦这个问题被很好的解决，他们又应该如何使用这些大数据呢?大数据应该用来提供更有价值的服务，帮助商家提高运营效率、服务水平和市场营销水平。

我们认为将(餐饮)大数据应用到市场营销领域是有很大空间的。参考电商的发展，互联网作为一个渠道平台，引用的起步领域一般是产业链下游——营销环节。

餐饮大数据营销

一切营销的方式原理都逃不过「什么时候，给什么人，发送什么内容」这3个要素。简单地说，把大数据的价值输出到这3个要素上就可以满足商家的需求。

如今商家都在玩转微信营销，用创意的文案和内容吸引粉丝，促进他们到店消费。仔细一想微信营销过程中大数据的应用似乎和商家没有太大关系，或者说微信拥有大量的数据分析基础，但商家无从上手。营销话题和内容苦苦思索，发送对象和时间选择停留在拍脑袋时代。微信营销不是一门简单的学问，从事媒体的人玩得转，每天招呼生意的人就不一定了。大数据的应用需要提供一种日常化、数据化、自动化的顾客营销方式。服务提供商应该为做生意的人减轻运营负担，让他们知道科学的营销方式和付出的优惠是如何绑定的，效果又是怎么样的就足够了，剩下的工作量就让计算机和大数据来完成吧。

最近很火爆的人工智能和围棋大师对弈，告诉我们一个简单的逻辑，在有限的规则「四颗棋子可以围住并吃掉一颗棋子，棋盘上占有面积大的赢得比赛」之下，人脑是不太可能战胜不断学习和处理巨大运算量的电脑。

同样的道理，日常化营销内容如(限时、随机)优惠券、(限时)折扣券、(可分享)红包、生日/星座关怀、买一送一、第二份半价、四人同行一人免单、特惠商品、消费返现、积分兑换、(VIP)会员权限等，是在一定范围内的有限玩法。大数据可以帮助实现告诉运算并科学推荐发送的时间和发送对象。在这一点上，人脑也是无法挑战电脑的。

永远需要人的智慧

在没有规则的情况下，人类智慧依然是不可被替代的。餐饮商家需要应该把更多营销精力投入到创意事件上，帮助餐厅增加品牌认知度。如西贝策划的情人节亲吻姿态对应不同的折扣。这样的创意营销策划是计算机和大数据也没有办法代为实现的，太多非结构、不连续、难整合的数据需要理解，并指导决策。

大数据自动化和人类智慧结合的营销方式没有人们想象中的那么神秘和遥不可及，中国千万餐饮商家需要的较为通用的解决方案已经可以实现了，是时候让他们拥抱大数据营销了。

今天的文章分享就到这里了，希望大家能有所收获，同时也欢迎大家分享对大数据竞赛有哪些的看法与理解。